Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.924
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi TELEKONTRAN: Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan Technologia: Jurnal Ilmiah Informatika Jurnal Teknologi Informasi : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) RESOLUSI : REKAYASA TEKNIK INFORMATIKA DAN INFORMASI Konstelasi: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Atma Inovasia JOINTECOMS (Journal of Information Technology and Computer Science) Diteksi : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknologi Informasi Indonesia Ignite: Journal Islamic Global Network for Information Technology and Entrepreneurship
Efrans Christian
Universitas Palangka Raya
Aerospace Engineering Humanities Automotive Engineering 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 Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Neuroscience Social Sciences Transportation Other

Published : 49 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 49 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Rancang Bangun Aplikasi Presensi Menggunakan Algoritma Haversine (Studi Kasus Badan Kepegawaian Daerah Provinsi Kalimantan Tengah) Berbasis Android Fauzan, Muhammad; Christian, Efrans; Putra, Putu Bagus A.A.
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 4 No. 1 (2024): JOINTECOMS : Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Universitas Palangka Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47111/jointecoms.v4i1.13205

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah memberikan dampak kuat pada peradaban saat ini. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja pengguna, khususnya pegawai/staff di perusahaan atau institusi tertentu yang masih menggunakan sistem presensi manual, dalam hal pelacakan kehadiran. Untuk mengatasi masalah tersebut, dibuat aplikasi presensi pegawai berbasis android yang menggunakan teknologi perangkat lunak. Aplikasi presensi ini menyertakan Google Maps yang dikonfigurasi dengan batas akses, memungkinkan pengguna untuk melihat lokasi mereka sendiri dan hanya dapat melakukan presensi jika berada dalam radius kehadiran yang ditentukan atau terlihat di Google Maps. Untuk menentukan radius kehadiran, digunakan algoritma Haversine yang memanfaatkan koordinat lintang dan bujur pada peta. Metode pengembangan waterfall digunakan dalam pengembangan aplikasi ini, yang melibatkan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Dalam sistem yang dibangun, dapat dilakukan penyimpanan dan pencarian data presensi pegawai yang telah melakukan presensi maupun yang belum melakukan presensi. Dengan adanya aplikasi presensi pegawai berbasis android ini, diharapkan dapat membantu menciptakan sistem yang dapat dipertanggungjawabkan dalam pelaksanaan presensi pegawai di Badan Kepegawaian Daerah Provinsi Kalimantan Tengah. Dari metode pengujian blackbox testing didapatkan bahwa aplikasi dapat berjalan dengan baik. Hasil dari pembuatan aplikasi presensi pegawai berbasis android ini adalah terciptanya sebuah sistem presensi yang lebih efektif dan efisien dalam melacak kehadiran pegawai. Aplikasi ini memungkinkan pengguna untuk melakukan presensi secara online dengan menggunakan teknologi perangkat lunak dan lokasi GPS.
Rancang Bangung Sistem Informasi Pemesanan E-Ticket Travel Berbasis Website Hadi, Muhammad Ilmiannor; Sari, Nova Noor Kamala; Christian, Efrans
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): JOINTECOMS : Journal of Information Technology and Computer Science
Publisher : Universitas Palangka Raya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47111/jointecoms.v4i2.15275

Abstract

Kurangnya akses informasi terhadap keberadaan agen-agen travel resmi di kota palangka raya, serta agen-agen travel yang ada di kota Palangka Raya pada saat ini masih melakukan pemesanan menggunakan telepon yang dimana para customer merasa kesulitan karena dikenakan tarif atau pulsa saat melakukan pemesanan menggunakan telepon, dan dijaman sekarang seseorang lebih mudah memiliki paket internet dari pada pulsa, lebih banyak orang yang menggunakan fitur whatsapp yang lebih murah dan lebih multifungsi daripada hanya pulsa telepon. Metodologi yang digunakan dalam Rancang Bangun Sistem Informasi Pemesanan E-Ticket Travel Berbasis Website ini adalah waterfall menurut (Pressman, 2012) dengan tahapan analisis menggunakan flowchart. Desain menggunakan Use Case, Activity Diagram, Class Diagram. Aplikasi ini dibangun menggunakan beberapa software seperti web server xampp, database mysql, visual studio code, framework menggunakan laravel dan bahasa pemrograman php, serta pengujian menggunakan metode blackbox. Website secara umum akan memfasilitasi customer (penumpang) dalam mendapatkan informasi seperti jadwal keberangkatan, tarif keberangkatan, dan agen – agen travel yang tersedia. Sehingga mempermudah customer service (agen travel), customer (penumpang) dalam pembelian tiket secara online. Terdapat fitur payment gateway dari pihak ketiga yaitu midtrans dan memiliki fitur whatsapp notification.
Penerapan Algoritma Brute Force dan A-Star pada Pencarian Lokasi Fotocopy Terdekat di Kota Palangkaraya Zahra, Fatiya Ummu Hanifah; Monalisa, Agatha; Lowryanty, Ni Putu; Christian, Efrans
Jurnal Teknologi Informasi Indonesia (JTII) Vol 9 No 1 (2024): Jurnal Teknologi Informasi Indonesia (Mei)
Publisher : JURNAL TEKNIK INFORMATIKA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30869/jtii.v9i1.1341

Abstract

Palangkaraya City is a city filled with various places and will certainly be crowded with many people traveling to these places. From the perspective of students studying in Palangkaraya City, a photocopy place is a frequently sought-after and needed place. In various cases, students do not know the location of the photocopy place or have to submit hardcopy assignments when needed. Related to that, a solution is needed to help students find photocopy places nearby and find routes that allow them to quickly reach the photocopy place. In this study, the researcher developed a case study on searching for locations and the fastest route to the place that the user wants to go to, which is a photocopy place. The solution is designed using the brute force algorithm as a string search application to find photocopy locations, and the a star algorithm calculated the cost of each node on the route to find the photocopy place with the shortest route. Kota Palangkaraya merupakan sebuah kota yang dipenuhi beragam tempat dan tentunya akan dipenuhi oleh banyak orang yang bepergian menuju tempat tempat tersebut. Melihat dari sudut pandang mahasiswa yang berkuliah di kota Palangkaraya, tempat fotocopy merupakan suatu tempat yang sering dicari dan dibutuhkan. Dalam berbagai kasus, mahasiswa tidak mengetahui letak dari tempat fotocopy tersebut atau harus mengumpulkan tugas yang berbentuk hardcopy saat diperlukan. Terkait hal itu, diperlukan solusi yang membantu mahasiswa untuk menemukan tempat fotocopy di sekitarnya dan menemukan rute yang memungkinkan untuk menuju ke tempat fotocopy tersebut dengan cepat. Pada penelitian ini, peneliti mengembangkan sebuah studi kasus mengenai pencarian lokasi dan rute tercepat untuk menuju ke tempat yang akan dituju oleh pengguna yaitu berupa tempat fotocopy. Solusi dirancang dengan menggunakan algoritma brute force sebagai aplikasi pencarian string untuk menemukan lokasi fotocopy dan algoritma a star akan mengkalkulasi biaya dari setiap node pada rute sehingga ditemukan fotocopy dengan rute terpendek.
Penerapan Algoritma Dynamic Programming Dalam Penentuan Prioritas Pengerjaan Tugas Kuliah Mahasiswa Hidayat, Febrian Nur; Ferdinan, Bryan Desmonda; Saputra, Rendy; Christian, Efrans; Pranatawijaya, Viktor Handrianus
Jurnal Informatika Vol 12, No 2 (2024): INFORMATIKA
Publisher : Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Labuhanbatu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36987/informatika.v12i2.5632

Abstract

College assignments are an essential part of every student’s learning process. However, the multitude of tasks from various subjects often leaves students confusedabout prioritizing their work. This research aims to assist students in effectively determining the priority of completing college assignments using a dynamic programming algorithm. This research uses a modeling method of various subjects as variables with different weights, such as deadlines and task difficulty levels. The dynamic programming algorithm is then used to find the optimal solution in completing all tasks, considering various possibilities, both deadlines and difficulty levels. This research has found that the application of the dynamic programming algorithm can create the best solution that takes into account all aspects and produces optimal schedulling in completimg tasks.  Althought it requires more time in the calculation process, this algorithm can also provide an optimal solution to help students complete their tasks efficiently and effectively. The application of this dynamic programming algorithm is expected to be a solution for students in completing their tasks better and avoiding stress due to task accumulation. Besides, this research also has the potential to benefit lecturers in assigning tasks to students by considering optimal capabilities and working time. Thus, this  research can help improve the quality of learning in higher education.
Penerapan Algoritma Greedy Dalam Penentuan Prioritas Pengerjaan Tugas Kuliah Mahasiswa Naufal Fakhri; Julian, Ary Sigit; Augustin, Darryl Sandi; Mavanudin, Zhykwa Ceryl; Christian, Efrans
Resolusi : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi Vol. 4 No. 5 (2024): RESOLUSI May 2024
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/resolusi.v4i5.1824

Abstract

College assignments play a crucial role in enabling students to grasp course material and achieve learning objectives. However, the demands of completing assignments from multiple courses often leave students confused about prioritizing tasks. This can lead to suboptimal assignment completion and potentially lower the quality of learning. This research aims to assist students in effectively prioritizing college assignment completion using the greedy algorithm. This algorithm will aid students in creating optimal assignment scheduling by considering various factors such as deadlines and assignment difficulty. The research methodology employs simulation with diverse courses as variables and different weights, such as deadlines and assignment difficulty. Preliminary results indicate that the implementation of the greedy algorithm prioritizes assignment deadlines over assignment difficulty, potentially enhancing assignment completion efficiency, leading to more timely task completion and a reduction in student stress levels. The anticipated outcome of this research is to provide students with a method for completing college assignments more efficiently and effectively. This could contribute to improving learning quality and achieving positive learning outcomes. By adopting this approach, students can directly benefit from the research in their academic lives, reducing stress and enhancing their productivity.
Aplikasi Penutupan Jalan dengan Penerapan Location based service Dan Graf Christian, Efrans; Pranatawijaya, Viktor Handrianus; Putra, Putu Bagus Adidyana Anugrah; Sari, Nova Noor Kamala; Kristianti, Novera
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 15, No 3 (2024): Technologia (Juli)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v15i3.15075

Abstract

Penutupan jalan merupakan isu yang kerap terjadi di kota besar. Yang sering terjadi adalah penutupan jalan tidak disertai dengan adanya informasi yang valid bagi masyarakat, sehingga masyarakat tidak mengetahui adanya penutupan jalan. Sehingga pada penelitian ini, dilakukan penerapan teknologi Location Based Service (LBS) dan struktur data Graf dalam pembuatan sebuah aplikasi yang dapat digunakan masyarakat untuk membuat dan mendapatkan informasi penutupan jalan. Aplikasi dikembangkan dengan menggunakan metodologi Extreme Programming. Pengembangan aplikasi dilakukan sebanyak 2 iterasi, dikarenakan adanya penambahan kebutuhan pada user stories, yaitu fitur untuk mendapatkan peringatan penutupan jalan pada radius tertentu. Aplikasi mobile digunakan oleh public user atau masyarakat, sedangkan aplikasi yang berbasis website digunakan oleh operator sebagai pengelola informasi. Hasilnya LBS berhasil diterapkan untuk menentukan titik penutupan jalan serta membuat peringatan penutupan jalan dalam bentuk push notification menggunakan fungsi Geofence. Teori Graf berhasil diterapkan untuk membuat rute alternatif dengan memanfaatkan titik koordinat jalan sebagai node penyusun Graf. Pemrosesan rute dilakukan dengan rules yang dibuat dari hasil modifikasi algoritma Breadth First Search, yaitu dengan menambahkan proses pemeriksaan titik hambatan.
PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA DALAM MENENTUKAN RUTE TERPENDEK UNTUK JASA PENGIRIMAN BARANG DI PALANGKA RAYA Christian Rufus, Edward; Rizkyaka Riyadi, Raydamar; Nugraha Hasibuan, Dicky; Christian, Efrans; Handrianus Pranatawijaya, Viktor
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 3 (2024): JATI Vol. 8 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i3.9683

Abstract

Dengan pertumbuhan pesat industri e-commerce di Palangka Raya, perusahaan jasa pengiriman paket express menghadapi tuntutan pengiriman yang lebih cepat dan efisien. Salah satu tantangan utama adalah memilih rute pengiriman yang optimal untuk menghindari pemborosan waktu dan biaya akibat jarak tempuh yang jauh, waktu tempuh lama, dan konsumsi bahan bakar berlebih. Hal ini dapat berdampak pada kepuasan pelanggan dan daya saing perusahaan. Salah satu kunci untuk mencapai hal ini adalah dengan memilih rute pengiriman yang optimal. Algoritma Dijkstra adalah algoritma yang terkenal menemukan jalur terpendek antara dua titik. Penelitian ini berfokus mengimplementasikan algoritma Dijkstra untuk mengoptimalkan rute pengiriman paket express berdasarkan peta rute yang dimodelkan ke dalam bentuk graf. Algoritma ini akan digunakan untuk menemukan rute terpendek antara gudang paket express dan alamat tujuan. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa algoritma Dijkstra mampu menciptakan rute terpendek dari peta rute yang diberikan, sehingga menghemat waktu dan biaya pengiriman.
Analisis Sentimen Mahasiswa terhadap Website PKKMB 2024 Universitas Palangkaraya dengan Metode Machine Learning Leonardo, Tomas; Pranatawijaya, Viktor Handrianus; Anugrah Putra, Putu Bagus Adidyana; Christian, Efrans; Geges, Septian
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 7, No 5 (2024): Oktober 2024
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v7i5.8033

Abstract

Abstrak -Website PKKMB 2024 Universitas Palangkaraya merupakan platform utama yang digunakan untuk menyampaikan informasi dan materi orientasi kepada mahasiswa baru. Mengingat pentingnya pengalaman pengguna dalam menentukan efektivitas website, penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap feedback mahasiswa menggunakan pendekatan machine learning. Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari ulasan yang dikumpulkan melalui survei online. Tahapan penelitian mencakup pengumpulan data, pra-pemrosesan data, data labeling, pembagian data pelatihan dan uji 80:20, penanganan imballance data dengan SMOTE oversampling. Implementasi beberapa algoritma Machine Learning menunjukan hasil akurasi SVM 87%, Random Forest 86%, Neural Networks 84%, Naïve Bayes 82%, Decision Tree 80% dan KNN 73%. SVM menunjukkan kinerja yang paling baik dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna ke dalam kategori positif, negatif, dan netral dengan tingkat akurasi, presisi, recall, dan F1-score yang stabil dengan skor 0.87 untuk setiap parameter dalam studi kasus ini. Model ini juga dapat memetakan sentimen positif dengan sangat baik: 0.91, model negative seimbang: 0.78. Walaupun ditemukan ketidakseimbangan untuk data netral di 0.73.  Yang mana juga dapat diamati pada confusion matrix sebanyak 95 sampel netral terklasifikasi dengan benar, namun 32 sampel netral diklasifikasikan sebagai negatif. Yang menandakan bahwa walaupun memiliki akurasi yang tinggi namun model masih perlu untuk dikembangkan lebih lanjut agar mampu mengklasifikasikan sentimen dengan baik khususnya dari sentimen yang netral. Penelitian ini memberikan wawasan penting bagi pengembang website PKKMB Universitas Palangkaraya dalam meningkatkan kualitas layanan kedepannya dan disisi lain untuk referensi analisis sentimen secara umum.Kata Kunci: Analisis Sentimen, Website PKKMB UPR 2024, Machine Learning Abstract - The PKKMB 2024 website of Palangkaraya University is the main platform used to convey information and orientation materials to new students. Given the importance of user experience in determining the effectiveness of a website, this study aims to conduct a sentiment analysis of student feedback using a machine learning approach. The data used in this study consisted of reviews collected through an online survey. The research stages include data collection, data pre-processing, data labeling, 80:20 training and test data division, data imbalance handling with SMOTE oversampling. The implementation of several Machine Learning algorithms showed an accuracy of SVM 87%, Random Forest 86%, Neural Networks 84%, Naïve Bayes 82%, Decision Tree 80% and KNN 73%. SVM showed the best performance in classifying user sentiment into positive, negative, and neutral categories with stable levels of accuracy, precision, recall, and F1-score with a score of 0.87 for each parameter in this case study. This model can also map positive sentiment very well: 0.91, balanced negative model: 0.78. Although there is an imbalance for neutral data at 0.73. Which can also be observed in the confusion matrix as many as 95 neutral samples are correctly classified, but 32 neutral samples are classified as negative. Which indicates that although it has high accuracy, the model still needs to be further developed in order to be able to classify sentiment well, especially from neutral sentiments. This study provides important insights for developers of the PKKMB Universitas Palangkaraya website in improving the quality of services in the future and on the other hand for general sentiment analysis references.Keywords: Sentiment Analysis, PKKMB UPR 2024 Website, Machine Learning
Unveiling User Sentiment: Aspect-Based Analysis and Topic Modeling of Ride-Hailing and Google Play App Reviews Pranatawijaya, Viktor Handrianus; Sari, Nova Noor Kamala; Rahman, Resha Ananda; Christian, Efrans; Geges, Septian
Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence Vol. 10 No. 3 (2024): October
Publisher : Universitas Airlangga

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20473/jisebi.10.3.328-339

Abstract

Background: Mobile app usage is increasing in the digital age, with Ride-Hailing app becoming the primary example of this trend. To obtain valuable understanding of how people perceive and interact with mobile app, user reviews on platforms such as Google Play are usually analyzed. This analysis can assist developers to identify areas for improvement in both Ride-hailing and Google Play App. A promising method that can be used to analyze user perception in this instance is Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA). Objective: This research aimed to apply ABSA to user reviews using Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) models. In this context, aspect identification and topic modeling were performed by using Latent Dirichlet Allocation (LDA). The model extracted topics from the reviews and used Generative Artificial Intelligence (GenAI) to define the aspects of the topics to further enhance the analysis. For consistency and accuracy, the method included sentiment annotation by a human annotator. Methods: A total of two datasets were used in this research, with the first collected by scraping user reviews of Ride-Hailing App while the second was obtained from Kaggle, and to identify relevant topics, modeling was performed using LDA. These topics were then categorized into aspects using GenAI, covering areas, such as customer experience, service, payment, app features, task management, and event management. Subsequently, sentiment labeling was conducted using human annotators to provide a reliable baseline. BERT model was then used to classify sentiment with aspect hints, and the evaluation included calculations of accuracy, precision, recall, and F1-score. Results: The results showed that BERT model achieved the highest accuracy of 97% in sentiment analysis across all datasets. Conclusion: This research provided valuable understanding of user experience and established a strong ABSA framework for analyzing user reviews using LDA, Aspect Annotation, GenAI, and BERT sentiment models. Future research could expand this method to other app categories and incorporate real-time ABSA for continuous monitoring and dynamic feedback.   Keywords: User Reviews, Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), Sentiment Analysis, Topic Modeling, Generative Artificial Intelligence (GenAI)
SISTEM IOT BERBASIS ARDUINO CLOUD UNTUK MONITORING DAN KONTROL LAHAN PERTANIAN CABAI Christian, Efrans; Geges, Septian; Putra, Putu Bagus Adidyana Anugrah; Alyura, Ripaldo
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 16, No 1 (2025): TECHNOLOGIA (JANUARI)
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v16i1.17029

Abstract

Sistem monitoring pada tanaman cabai meruapakan solusi yang inovatif untuk membantu petani dalam meningkatkan efisiensi pengelolaan lahan pertanian tanaman cabai. Penelitian ini mengembangkan sistem berbasis Internet of Things (IoT) untuk mendukung efisiensi pengelolaan lahan pertanian cabai. Sistem dirancang untuk memonitor dan mengontrol penyiraman, pemupukan, serta pemberian pestisida, baik secara otomatis berdasarkan jadwal maupun manual dari jarak jauh. NodeMCU ESP8266 sebagai mikrokontroler utama dan platform Arduino Cloud memungkinkan pengiriman data real-time mengenai kelembaban tanah, suhu, dan kondisi cuaca ke aplikasi yang dapat diakses petani. Sistem ini memanfaatkan sensor kelembaban tanah, suhu, aliran air, dan sensor hujan untuk pemantauan kondisi lahan. Hasil pengujian menunjukkan sistem mampu menjalankan penyiraman, pemupukan, dan pemberian pestisida sesuai jadwal dan dosis yang telah ditentukan. Sistem juga dapat dikendalikan secara manual sesuai kebutuhan. Implementasi teknologi ini diharapkan dapat membantu petani cabai meningkatkan produktivitas tanaman serta meminimalkan risiko kerusakan akibat kurangnya pemantauan secara langsung.
Co-Authors Ade Chandra Saputra Adflin, Jacob Agus Sehatman Saragih Alyura, Ripaldo Andini, Wafik Anugrah Putra, Putu Bagus Adidyana Anugrahnu, Dian Putra Aprilian, Rivan Aprillinsa, Camila Aprimikardo, Aprimikardo Ardeanto, Robert Ariesta Lestari Arya Bima Mohammad Heriansyah Augustin, Darryl Sandi Christian Rufus, Edward Cristivioni Criye Fatriani, Jane Dwiyankie, Ravema Nanda Ehuwinae, Okta Felicia Sylviana Ferdinan, Bryan Desmonda Fitriah, Andi Nurul Geradi Muke, Rio Gilbran, Pedroni Hadi, Muhammad Ilmiannor Handrianus Pranatawijaya, Viktor Hidayat, Febrian Nur Jadiaman Parhusip, Jadiaman Joshua Evan Savero Julian, Ary Sigit Karolita, Devi Kristianti, Novera Leonardo, Tomas Lowryanty, Ni Putu Maulana, Ferdy Afriza Mavanudin, Zhykwa Ceryl Monalisa, Agatha Muhamad Rafliansyah Muhammad Arifin Ilham Muhammad fauzan Nahumi Nugrahaningsih Naufal Fakhri Nova Noor Kamala Sari Nugraha Hasibuan, Dicky Nur Haniatin Jannah Oktha Pikami, Billy Pentanugraha, Elsan Priskila, Ressa Priyani, Natasya Purmasari Putra, Putu Bagus A.A. Putra, Putu Bagus Adidyana Anugrah Rahman, Resha Ananda Ramadhani, Aditya Ananda Rendy Saputra Ressa Priskila Revelin Putri, Nadya Rinaldi Rizwar Rizkyaka Riyadi, Raydamar Sahay, Abertun Sagit Saputra, Muhammad Dwi Savero, Joshua Evan Septian Geges Siregar, Rayanti Veronica Sriyanto, Naufal Ihsan Tanciang, Tanciang Tarigan, Yedija Tety Citra Natha Tomas Leonardo Viktor Handrianus Pranatawijaya Viktor Handrianus Pranatawijaya Widiatry Widiatry, Widiatry Zahra, Fatiya Ummu Hanifah Zailami, Firdaus