Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
15.481
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pendidikan dan Pemberdayaan Masyarakat Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS)
Satrio Hadi Wijoyo
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 198 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 198 Documents
Search

 16   17   18   19   20 
Analisis Sentimen Kebijakan Penerapan Kurikulum Merdeka Sekolah Dasar dan Sekolah Menengah pada Media Sosial Twitter dengan Menggunakan Metode Word Embedding dan Long Short Term Memory Networks (LSTM) Alif Rizal Maulana; Satrio Hadi Wijoyo; Yusi Tyroni Mursityo
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 3: Juni 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20231036977

Abstract

Pandemi COVID-19 memberikan banyak kendala terhadap seluruh aspek kehidupan manusia tidak terlepas aspek Pendidikan. Merujuk kondisi selama COVID-19 kegiatan pendidikan mengalami learning loss yang membuat Kemendikbudristek mengeluarkan sebuah kebijakan baru yaitu implementasi kurikulum merdeka. Kebijakan baru ini tentu mendatangkan banyak opini dari berbagai pihak salah satunya siswa yang terkena dampak langsung dari kurikulum ini. Salah satu media sosial yang sering digunakan untuk menyampaikan opini oleh masyarakat Indonesia adalah Twitter. Analisis sentimen dilakukan pada opini siswa yang diutarakan di media sosial Twitter dengan menggunakan pendekatan machine learning. Arsitektur yang digunakan adalah Long Short-Term Memory Networks (LSTM). Metode yang digunakan untuk mempersiapkan data adalah word embedding dengan menggunakan layers embedding dari library TensorFlow. Dataset dkumpulkan dengan teknik text mining yang menggunakan bahasa pemrograman Python dan Twitter API. Hasil pengumpulan data sebanyak 455 opini terbagi dalam tiga kelas sentimen yaitu Negatif, Netral, dan Positif. Model dievaluasi menggunakan classification report yang menghasilkan empat nilai metrics yaitu, accuracy, recall, precision, dan f1-score. Hasil dari metrics tersebut didapatkan sebesar 81%, 81%, 80%, dan 79%. Selain itu, hasil dari penelitian ini ditujukan kepada pihak sekolah dan dinas pendidikan kota batu yang mana dari hasil wawancaranya pihak sekolah dan dinas menyetujui output penelitian ini adalah sebuah visualisasi dashboard hasil analisis sentimen. Hasil dashboard tersebut juga diuji menggunakan kuisioner System Usability Scale (SUS) yang dilakukan oleh perwakilan dari dinas dan sekolah sebanyak 6 orang, hasil dari kuesioner tersebut adalah SUS Score sebesar 62,5 yang menunjukkan hasil cukup baik namun dapat dikembangkan lebih lanjut. Visualisasi Dashboard juga digunakan pihak sekolah dan dinas pendidikan kota batu sebagai ukuran manfaat dan refleksi dari penerapan kurikulum merdeka dan juga melakukan evaluasi untuk lebih baik kedepannya. AbstractThe COVID-19 pandemic has created many obstacles to all aspects of human life, including education. Referring to the conditions during COVID-19, educational activities experienced a learning loss which prompted the Ministry of Education and Culture to issue a new policy, namely the implementation of an independent curriculum. This new policy certainly brings in many opinions from various parties, one of which is students who are directly affected by this curriculum. One of the social media that is often used to convey opinions by the people of Indonesia is Twitter. Sentiment analysis was carried out on student opinions expressed on social media Twitter using a machine learning approach. The architecture used is Long Short-Term Memory Networks (LSTM). The method used to prepare the data is word embedding using layers embedding from the TensorFlow library. The dataset was collected using text mining techniques using the Python programming language and the Twitter API. The results of data collection were 455 opinions divided into three sentiment classes, namely Negative, Neutral and Positive. The model is evaluated using a classification report which produces four metrics values, namely, accuracy, recall, precision, and f1-score. The results of these metrics were 81%, 81%, 80%, and 79%. In addition, the results of this study were addressed to the Batu City school and education office where, from the results of interviews, the school and service agreed that the output of this research was a dashboard visualization of sentiment analysis results. The results of the dashboard were also tested using the System Usability Scale (SUS) questionnaire which was carried out by representatives from offices and schools as many as 6 people, the result of the questionnaire was a SUS Score of 62.5 which showed quite good results but could be developed further. Dashboard visualization is also used by schools and the Batu City Education Office as a measure of the benefits and reflections of implementing the Independent Curriculum and also conducting evaluations to make it better in the future.
Root Cause Analysis berbasis Segmentasi Pelanggan menggunakan Algoritma K-Means Clustering dan Teknik RFM (Recency, Frequency, Monetary) pada Nichoa Chocolate Rokhmah Vira Santi; Satrio Hadi Wijoyo; Nanang Yudi Setiawan
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 13 (2023): Publikasi Khusus Tahun 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Dipublikasikan di Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Implementasi Algoritma Naïve Bayes untuk Mendeteksi Resiko Tinggi Diabetes Melitus Pada Ibu Hamil (Studi Kasus : Puskesmas Kabupaten Malang) Fatmawati Fatmawati; Satrio Agung Wicaksono; Satrio Hadi Wijoyo
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 4: Agustus 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20241046422

Abstract

Diabetes pada ibu hamil dapat meningkatkan berbagai risiko, baik maternal maupun neonatus. Terdapat gangguan homeostasis glukosa pada ibu hamil. Terjadinya malformasi kongenital, keguguran, risiko preeklampsia, CPD (Cepalo Pelvik Dispropotion), kelahiran prematur, kelainan letak, plasenta previa dan hipoglikemia neonatus. Oleh karena itu, Perhatian dan penanganan menyeluruh bagi ibu hamil yang mengalami diabetes. Data mining dapat digunakan untuk deteksi resiko tinggi diabetus mellitus pada ibu hamil. Data yang digunakan seperti nama, usia, umur kehamilan, gravida, para, riwayat kehamilan yang lalu, riwayat penyakit yang pernah diderita, faktor risiko, riwayat persalinan yang lalu untuk deteksi resiko tinggi diabetus mellitus pada ibu hamil. Tidak semua kehamilan dapat berjalan dengan normal atau fisiologis pada saat proses persalinannya ada faktor risiko yang dapat mempengaruhinya. Pada penelitian ini dapat mendeteksi resiko yang akan terjadi kepada ibu hamil dan bayi dalam kandungannya. Nilai akurasi tertinggi terdapat pada pengujian ke 4 sebesar 82.4324% dan terendah nilai akurasi pada pengujian ke 2 sebesar 75%. Nilai presisi tertinggi terdapat di uji coba ke 3 sebesar 79.2% dan nilai presisi terendah di uji coba ke 2 sebesar 76.3%. Nilai recall tertinggi terdapat di uji coba ke 4 sebesar 82.4% dan nilai recall terendah di uji coba ke 2 sebesar 75%. Nilai F-Measure tertinggi terdapat di uji coba ke 3 sebesar 79.2% dan nilai F-Measure terendah di uji coba ke 2 sebesar 74.8%. AbstractDiabetes in pregnant women can increase various risks, both maternal and neonatal. There is a disturbance of glucose homeostasis in pregnant women. Occurrence of congenital malformations, miscarriage, risk of preeclampsia, CPD (Cepalo Pelvic Disproportion), premature birth, position abnormalities, placenta previa and neonatal hypoglycemia. Therefore, attention and comprehensive treatment for pregnant women with diabetes. Data mining can be used to detect high risk of diabetes mellitus in pregnant women. The data used are name, age, gestational age, gravida, para, past pregnancy history, history of previous illness, risk factors, past delivery history to detect high risk of diabetes mellitus in pregnant women. Not all pregnancies can run normally or physiologically at the time of delivery there are risk factors that can affect it. In this study, it can detect the risks that will occur to pregnant women and their babies in the womb. In addition, recommendations from the system can support a midwife's decision making in taking action to pregnant women. The highest accuracy value is found in the 4th test of 82,4324% and the lowest accuracy value in the 2nd test is 75%. The highest precision value was found in the 3rd trial of 79.2% and the lowest precision value in the 2nd trial of 76.3%. The highest recall value was found in the 4th trial of 82.4% and the lowest recall value in the 2nd trial of 75%. The highest F-Measure value was found in the 3rd trial of 79.2% and the lowest F-Measure value in the 2nd trial of 74.8%.
Pengembangan Sistem Informasi Praktik Kerja Lapangan (PKL) Siswa Berbasis Website Menggunakan Metode Extreme Programming (Studi Kasus: SMK Negeri 1 Sumenep) M. Ro'if; Tri Afirianto; Satrio Hadi Wijoyo
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 1: Februari 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20241116452

Abstract

Dalam pelaksanaannya, kegiatan Praktik Kerja Lapangan (PKL) di SMK Negeri 1 Sumenep masih kurang efektif karena dalam pelaksanaannya masih dilaksanakan secara manual, sehingga proses manajemen kegiatan PKL masih kurang efektif. Berdasarkan permasalahan tersebut, implementasi suatu sistem dibutuhkan untuk mengelola kebutuhan PKL sehingga kegiatan PKL dapat terlaksana secara efektif dan efisien. Peneliti melakukan pengembangan sistem informasi PKL berbasis website di SMK Negeri 1 Sumenep. Peneliti menggunakan metode pengembangan Extreme Programming (XP) dengan harapan sistem dapat dikembangkan dengan cepat dan agile sehingga semua kebutuhan yang diinginkan oleh stakeholder dapat tercapai. Hasil pengujian unit testing secara keseluruhan menghasilkan total 45 tests case dan 119 assertions, dan untuk pengujian acceptance testing menghasilkan total 69 tests case dengan nilai 100% accepted. Hasil pengujian system usability scale (SUS) keseluruhan sistem memiliki nilai rata-rata 76,88 yang berada dalam range 70 – 80 dengan nilai “C” atau “Good”. Sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem informasi PKL berbasis website berada dalam acceptability range “acceptable”.
Prediksi Tipe Kepribadian MBTI Artis K-Pop Berdasarkan Caption Instagram Menggunakan Word2Vec dan Long-Short Term Memory (LSTM) Alfian Hakim; Satrio Hadi Wijoyo; Nanang Yudi Setiawan
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 5: Oktober 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20231057064

Abstract

Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) adalah metode pengujian psikologi yang membedakan kepribadian seseorang. MBTI termasuk pembagian tipe kepribadian yang paling populer di dunia, termasuk di Korea Selatan. Tren MBTI di Korea Selatan juga dimanfaatkan oleh para artis K-Pop untuk berbagi tipe MBTI sehingga bisa mendekatkan hubungan antara penggemar dan idolanya. Salah satu media sosial yang umum digunakan oleh artis K-Pop adalah Instagram. Penelitian ini mencoba membuat model klasikasi tipe kepribadian berdasarkan caption Instagram artis K-Pop menggunakan Word2Vec dan Long-Short Term Memory (LSTM). Terdapat 118.401 data caption yang sudah dibersihkan melalui serangkaian langkah pre-processing dari 458 artis. Distribusi tipe kepribadian menunjukkan bahwa target tidak seimbang sehingga perlu dilakukan penanganan yaitu penggeseran threshold yang dilakukan pasca pemodelan. Evaluasi kombinasi model menghasilkan nilai macro f1 0,65 pada data artis, dengan rincian model Extroversion-Introversion, Sensing-Intuition, Thinking-Feeling memiliki nilai macro f1 yang sama yaitu 0,88, sedangkan model Judging-Perceiving memiliki nilai macro f1 yang sedikit lebih baik yaitu 0,90. Model diimplementasikan dalam aplikasi web Streamlit agar penggemar K-Pop dapat menggunakannya untuk memprediksi tipe MBTI dengan masukan caption Instagram. Aplikasi web dievaluasi menggunakan kuesioner System Usability Scale (SUS) dan mendapatkan skor 84,55 sehingga sudah termasuk kategori acceptable.   Abstract Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) is a psychological test that distinguishes a person's personality. The MBTI is one of the most popular personality types in the world, including South Korea. The MBTI trend in South Korea is also used by K-Pop artists to share their MBTI types so they could be closer to their fans. One of the social media commonly used by K-Pop artists is Instagram. This study tries to develop a personality type classification model based on Instagram captions of K-Pop artists using Word2Vec and Long-Short Term Memory (LSTM). There are 118,401 caption data that have been cleaned through a series of pre-processing steps from 458 artists. The distribution of personality types shows that the target is not balanced, so it is necessary to handle imbalanced data, namely shifting the threshold after modeling. Evaluation of the combination model yields a macro f1 value of 0.65 in the artist data, with the details of the Extroversion-Introversion, Sensing-Intuition, Thinking-Feeling models having the same macro f1 value of 0.88, while the Judging-Perceiving model has a slightly better macro f1 value of 0.90. The model is deployed in the Streamlit web application so that K-Pop fans can use it to predict the MBTI type by inputting Instagram captions. The web application is evaluated using the System Usability Scale (SUS) questionnaire and gets a score of 84.55 so it is considered acceptable.
Evaluasi User Experience Aplikasi “J-KOPI (Jember Kota Pintar)” Menggunakan Metode Survei Dengan User Experience Questionnaire Dan User Interview Pradiptya Kahvi Sugiharto; Satrio Hadi Wijoyo; Mochamad Chandra Saputra
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 6: Desember 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.1067430

Abstract

Aplikasi J-KOPI (Jember Kota Pintar) merupakan aplikasi yang dikembangkan oleh DISKOMINFO Pemkab Jember. Aplikasi J-KOPI bertujuan untuk menjadi “SuperApps” yang menyediakan beragam informasi dan berbagai layanan masyarakat yang terintegrasi dengan OPD (Organisasi Perangkat Daerah) dari Pemerintah Daerah Kabupaten Jember dalam satu aplikasi. Berdasarkan hasil observasi dan hasil wawancara dengan DISKOMINFO, ditemukan bahwa terdapat beberapa permasalahan yang terdapat pada aplikasi sehingga dapat menurunkan kualitas pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan evaluasi pengalaman pengguna pada aplikasi J-KOPI untuk memperbaiki masalah yang berkaitan dengan user experience dan memperbaiki aspek-aspek yang perlu ditingkatkan. Evaluasi ini menggunakan metode UEQ (“User Experience Questionnaire”) untuk mengukur level pengalaman pengguna pada aplikasi dan User Interview untuk menemukan masalah yang lebih detail. Evaluasi awal dengan 30 responden yang terdiri dari mahasiswa, masyarakat umum dan OPD menunjukkan bahwa aplikasi J-KOPI memiliki level user experience yang netral dan kategori UEQ benchmark yang “Dibawah rata-rata”. Selain itu, ditemukan 4 topik permasalahan yang terdiri dari 11 poin permasalahan. Berdasarkan permasalahan tersebut, dilakukan perancangan rekomendasi perbaikan yang dilanjutkan dengan pengujian ulang. Hasil perbaikan menunjukkan bahwa berhasil meningkatkan pengalaman pengguna terhadap seluruh aspek pada kuesioner UEQ dan peningkatan pengalaman pengguna pada benchmark UEQ untuk skala Attractiveness dan Stimulation mencapai kategori “sangat baik”. Sementara skala Perspicuity, Efficiency, Dependability dan Novelty mencapai kategori “baik”.   Abstract The J-KOPI (Jember SmartCity) application is developed by the DISKOMINFO Jember Regency Government. The J-KOPI application aims to become "SuperApps" that provides a variety of information and various community services integrated with the OPD (local government agency) of the Jember Regency Regional Government in one application. Based on observations and interviews with DISKOMINFO, it was found that there were several problems with the application that could reduce the quality of the user experience. This research aims to evaluate the user experience on the J-KOPI application to improve problems related to user experience and improve aspects that need to be improved. This evaluation uses the UEQ ("User Experience Questionnaire") method to measure the level of user experience in the application and User Interviews to find more detailed problems. Initial evaluation with 30 respondents consisting of students, the general public and OPD showed that the J-KOPI application had a neutral user experience level and the UEQ benchmark category was "Below average". In addition, 4 problem topics were found which consisted of 11 problem points. Based on these problems, recommendations for improvement were designed, followed by retesting. The improvement results show that it has succeeded in improving the user experience for all aspects of the UEQ questionnaire and the increase in user experience on the UEQ benchmark for the Attractiveness and Stimulation scales reached the "very good" category. Meanwhile, the Perspicuity, Efficiency, Dependability and Novelty scales reached the "good" category.
Perancangan User Experience Aplikasi Reservasi Online Pada Grahadi Bali Menggunakan Metode Design Thinking I Putu Ardhika Pranaliwa; Retno Indah Rokhmawati; Satrio Hadi Wijoyo
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 11 No 1: Februari 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.20241117661

Abstract

Grahadi Bali merupakan salah satu perusahaan yang bergerak pada bidang entertainment terutama karaoke di Bali. Grahadi Bali mengalami kepadatan pelanggan yang tidak menentu akibat meningkatnya jumlah wisatawan yang pergi ke Bali. Kepadatan pelanggan yang tak menentu diakibatkan oleh banyaknya pegawai yang dapat menerima reservasi melalui panggilan telepon. Berdasarkan permasalahan tersebut peneliti menawarkan solusi dengan merancang sistem yang dapat memberikan layanan reservasi secara daring kepada pelanggan yang ingin memesan ruangan karaoke. Perancangan sistem dibatasi pada tahap dengan melakukan perancangan user experience agar aplikasi yang dirancang sesuai dengan kebutuhan pengguna. Design thinking merupakan metode yang digunakan dalam perancangan aplikasi reservasi online dengan menggali kebutuhan permasalahan hingga memberikan solusi desain yang dapat menjawab permasalahan. Solusi desain yang dihasilkan adalah berupa high fidelity prototype dengan dua segmentasi pelanggan dan stakeholder Grahadi Bali. Prototype yang dihasilkan selanjutnya dilakukan pengujian menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) untuk mengukur apakah solusi desain telah menjawab permasalahan yang dialami calon pengguna. Pengujian dilakukan dengan calon pengguna yang berusia 22 sampai 56 tahun dengan total 40 responden yang terbagi menjadi dua segmentasi pelanggan dan stakeholder. Dengan demografi usia tersebut, aplikasi reservasi online mendapatkan nilai rata-rata skala paling rendah 1,613 pada skala stimulasi dan nilai tertinggi yaitu 1,913 pada skala kejelasan. Dari nilai tersebut, aplikasi ini dapat dikategorikan baik (good) pada skala daya tarik, kejelasan, efisiensi, dan stimulasi serta sangat baik (excellent) pada skala ketepatan dan kebaruan. Kemudian pada segmentasi stakeholder mendapatkan nilai rata-rata paling rendah 1,350 pada skala kebaruan dan nilai tertinggi yaitu 1,638 pada skala kejelasan. Dari nilai tersebut, dapat dikategorikan juga bahwa aplikasi reservasi online dengan segmentasi stakeholder termasuk kategori diatas rata-rata (above average) pada skala daya tarik, kejelasan, efisiensi, dan ketepatan. Kemudian mendapatkan hasil baik (good) pada skala stimulasi dan kebaruan.
Naive Bayes Analysis for Nutritional Fulfillment Prediction in Children Satrio Agung Wicaksono; Satrio Hadi Wijoyo; Fatmawati Fatmawati; Tri Afirianto; Diva Kurnianingtyas; Mochammad Chandra Saputra
Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) Vol. 6 No. 2 (2025): Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS)
Publisher : Yayasan Riset dan Pengembangan Intelektual (YRPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37385/jaets.v6i2.6105

Abstract

Stunting in children remains a significant global health challenge, particularly in low- and middle-income countries. Addressing this issue requires an effective approach to predicting and preventing inadequate nutritional fulfillment. This study uses the Naïve Bayes approach to forecast nutritional needs for children's growth and development, providing practical information for stunting prevention efforts. The data used were sourced from 174 infant and toddler examinations at the Puskesmas Lawang, involving eight key attributes: gender, age, weight, height, head circumference, pre-screening, vision tests, and nutritional status. Key performance metrics were evaluated to validate the model's predictive capabilities, including accuracy, precision, recall, and F1-score. Six test scenarios were conducted using different percentages of training data (90%, 80%, 70%, 60%, 50%, and 40%) to evaluate the reliability of the Naïve Bayes method. Results indicated that the highest accuracy of 78.84% was achieved in the sixth test scenario. The third test scenario produced the highest precision at 97.5%, while the highest recall (100%) was observed in the first three scenarios. The highest F-measure of 90.3% occurred in the fourth scenario. These results suggest the algorithm's potential for early detection to decrease the number of stunting children. The study’s implications are twofold: practically, the model can be integrated into health monitoring systems to assist healthcare professionals and policymakers in designing more effective nutrition programs; theoretically, it highlights the adaptability of Naive Bayes for handling complex, multi-dimensional health data.
Co-Authors Abdul Harris Wicaksono Abdul Harris Wicaksono Abdurahman Abdurahman Adam Hendra Brata Adelia Ayu Trilestari Aditya Putra Pratama Aditya Rachmadi Admaja Dwi Herlambang Admaja Dwi Herlambang Admaja Dwi Herlambang Ady Ramadhan Putra Afifah Pratiwi Reza Ayu Widiarti Agnes Astriani Agung Rizqi Maulana Agustinus Ryan Wicaksono Ahmad Afif Supianto Ahmad Afif Supianto Ahmad Fahrurrozi Ahmad Fariddudin Ailsa Nabila Irvhan Aisha Damayanti Alfansya Achmad Mulyadi Alfi Nur Rusydi Alfian Hakim Alif Hilyatun Nisak Alif Rizal Maulana Alma Syahara Nur Cholidhea Alya Paramitha Ayuningsih Amanda Puti Wibawa Ana Heryana Andi Reza perda Andi Reza` Perdanakusuma Andikarama Prasida Andre Diofanu Anisah Ikhsawiyanthi Anisah Ikhsawiyanthi Annisa Julia Santoso Aprilia Riayatul Millah Arief Rino Wahyu Putra Arnezha Tinar Arrofiq Budi Al Fajri Atika Shinta Pratiwi Atikah Febrianti Nastiti Ayu Made Krisna Dewi Ayu Resmitasari Ayuningtyas Ayuningtyas Azka Azkiyah Bagus Setiawan Batita, Maurish Sofie Rahmi Bondan Sapta Prakoso Bondan Sapto Prakoso Bossarito Putro Buce Trias Hanggara Budi Darma Setiawan Cindy Felita Nur Alimah Cindy Felita Nur Alimah Saptonoadi Civica Moehaimin Dhewanty Cristina Pravitasari Dayu Ikhwanika Prasetyo Denis Mafira Ramdhan Desi Rosalia Dewi Dhaneswara Mursito Rukmi Diah Priharsari Diah Priharsari Diah Putri Vidia Sari Dian Agus Sasmita Dian Indrawati Didik Krisnandi Dimas Adhitya Rahadiarizki Dimas Anugerah Asprila Dimas Ferry Kurniawan Dinda Aditya Febrianti Dini Rahmatika Adi Diva Kurnianingtyas Duwi Ajeng Intan Sari Dzakiyyah Salma Wachid Ebid Dliya'ul Haq Edy Santoso Eko Cahyo Wahyudi Elistya Maghfiroh Ella Inayatul Khusna Elmanda Krisna Jaya Erfan Yuono Eric Aji Panji Kurniawan Ervina Nurhidayati Fadillah Eka Putri Fahmi Nur Fachrurozi Faizatul Amalia Faradilla Umami Fariatul Auniyah Farid Khatibul Umam Fariz Wahyu Djatmiko Fathoni Alim Rosyidi Fatmawati Fatmawati Fatwa Ramdani, Fatwa Fauzan Adi Laksono Fierhan Arzza Ardhana Firmansyah Arif Maulana Fitra Abdurrachman Bachtiar Fitra Endi Auliansyah Frita Dwi Julianinda Gidion Aldi Goesti Sofi Indah Sari Grenzya Laksmi Putri Kusoy Hanggar Wahyu Agi Prayogo Hanifah Asri Hanifah Muslimah Az-Zahra Haris Hasan Mangundap Hawim Mahfudah Herman Tolle Hilda Khairunnisa I Putu Ardhika Pranaliwa Ida Fitriah Ifadhatur Rohmah Ike Kusuma Putri Ikrom Septian Hadi Ilham Hananto Wibisono Inneke Yola Ferdiana Hadi Intan Kikis Sahara Intan Sartika Eris Maghfiroh Irdiaga Isnainrajab Irfan Aufa Ramadya Irfan Nuril Faza Ismaiwati Ismaiwati Ismiarta Aknuranda Issa Arwani Iwan Majid Jofy Eljabar Ukur Katon Pratama Susanto Kembang Regain Kevin Maulana Khusnul Aidil Santosa Komang Candra Brata Kurnila Putri Islamawati Lailatul Fitriyah Lailil Muflikhah Lizma Nur Saidah Luh Putu Dessy Citra Yoseva Wardana Lutfi Fanani Lutfiani Akhmadi Luthfan Aufa Faqih M. Daffas Athadiansyah M. Ro'if Meilita Dwi Aryati Moch. Afandi Yusup Mochamad Chandra Saputra Mochammad Chandra Saputra Mochammad Naufal Rizky Angkasa Moh. Septian Al Fikri Muhammad Ainu Yazid Muhammad Anas Ziauddin Muhammad Daffa Arga Muhammad Nicco Gumaisa Muhammad Rizal Ramdhani Muhammad Rosyid Mubarok Muhammad Syarifuddin Muhammad Tanzil Furqon Muhammad Zainuri Aziz Muhammad Zidane Hidayatullah Suprapto Mukhamad Naufal Ar-Rozaq Nabial Ihlashi Nabilah Wava Elazri Nadiah Alma Ratnaduhita Nanang Yudi Setiawan Narayana Demafaris Pradana Naufal Zulfikar Priambodo Ni Made Dewi Widiastuti Nia Amanda Putri Niken Hendrakusma Wardani Nur Sa'ida Kismurdiani Nurul Hidayat Onita Dwi Agustin Panji Aris Setyawan Pradiptya Kahvi Sugiharto Pratama Aprilianto Pujo Prasetyo Aji Putri Nur Utami Ramadhani Raden Siti Nabila Putri Fasabuma Rahmawati Hari Khasanah Raka Irvaldo Rahadiasta Raka Wisnu Wijaya Raka Yuwono Ario Wibowo Ramdaning Puri Pradani Rayyan Mada Reinardus Dimas Bagus Kurniawan Rendy Murdiyanto Resky Ramadhanti Retno Indah Retno Indah Rokhmawati Reza Ararsy Arrohman Rezdy Juliani Rapa' Ricco Anjasmara Putra Pratama Ricky Gunawan Rida Erlangga Rihadatul 'Aisy Rindhi Nisrina Hasna Rita Novi Dayanti Rivo Dimas Prakasa Rizal Bachtiar Rizka Hikma Damayanti Rizki Agung Pambudi Rizki Hasna Salsabil Rakha Rizky Ariefpambudi Rizqi Ahmad Abdillah Rokhmah Vira Santi Roni Yulistyo Saputra Rony Adita Muslim Rosa Guriarsa Priambodo Rozi, Fahrur Rudy Usman Azzakky Sabhian Bagaspati Susilo Sabilatunnajah Sabilatunnajah Salviko Israfi Talanrea Sandhi Hendrawan Sapriliana Sukmana Putri Satrio Agung Wicaksono Satrio Agung Wicaksono Septiyan Andika Isanta Setiyawan, Ramadhana Shafa Dinda Tsabitah Sila Nur Ma'rifah Supraptoa Supraptoa Syamsu Anaqin Syattya Permata Anugrah Syeh Umar Anggana Syinthia Dwi Fortuna Tara Rahmadilla Adhi Tri Afirianto Tri Afirianto Tri Alfrianto Tri Andre Mahadika Putra Tubagus Reza Fachlevi Vigo Hernando Vikry Aghnas Saharja Welly Purnomo Wibisono Sukmo Wardhono Yeni Amelia Br Tarigan Yuliana Anggreini Budiman Yunior Rikky Fitanto Yunita Titisari Yusi Tyroni Mursityo Zaky Nur Abyan Zulvarina, Prima