Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.566
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Syntax Jurnal Informatika Nuansa Informatika Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Pilar Nusa Mandiri Information Management For Educators And Professionals (IMBI) Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) Jurnal Pendidikan dan Konseling Abdi Dosen : Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Generation Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Journal Sensi: Strategic of Education in Information System JISA (Jurnal Informatika dan Sains) Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Insyst : Journal of Intelligent System and Computation J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Nina Sulistiyowati
Universitas Singaperbangsa Karawang
Religion Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 42 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 42 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Klasterisasi Kasus Kekerasan Terhadap Anak dan Perempuan Berdasarkan Algoritma K-Means adawiyah, noviya; Sulistiyowati, Nina; Jajuli, Mohamad
Generation Journal Vol 5 No 2 (2021): Generation Journal
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/gj.v5i2.15995

Abstract

Violence is action or threats against themselves alone, a group of people or community a group of people or community, loss psychologist, trauma, or deprivation of rights. District Karawang is on of the district that exist in the province of Jawa Barat. Violence that befell children and women in the area of Karawang bloom occurs, such as the lacj awareness of the victim to follow up cases that happened. The purpose of knowing the results of the cluster of cases of violence against children and women into three clusters are statterd in every sub-district in the District Karawang with category level of hardness low, medium or high in order that the government Karawang can provide treatment that is defferent and more targeted and focused on the results ot the analysis for each-each district. Data mining is the process of extracting data to obtain new information. In this study using CRIPS-DM methodology.Research is doing computation algorithm k-means clustering on the data of case of violence against children and women in 2016-2020. Results of testing using tools WEKA 3.8 earnded three cluster or the three categories of the level of violence that is cluster 0 there are 4 members who categorized the level of violence high, cluster 1 there are 2 members categorized the level of violence medium, and cluster 2 there are 24 members who categorized the level of violence low, the results of clustering is evaluated using equation testing purity measure, generate value purity 0,617, case that shows the cluster is quite good.
ANALISIS PENGARUH KUALITAS PELAYANAN MODUL PENERIMAAN NEGARA GENERASI KEDUA (MPN G2) TERHADAP KEPUASAN WAJIB PAJAK DENGAN MENGGUNAKAN METODE CUSTOMER SATISFACTION INDEX (CSI) Hannie, Hannie; Sulistiyowati, Nina
Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 14 No 2 (2018): Pilar Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information System Periode Septemb
Publisher : LPPM Universitas Nusa Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1042.403 KB) | DOI: 10.33480/pilar.v14i2.34

Abstract

Modul penerimaan Negara Generasi Kedua (MPN G2) is a state revenue system that uses electronic deposits. Where currently Taxpayers can be easier, faster and more accurate in fulfilling tax obligations by utilizing electronic facilities provided by the online Directorate General of Taxes. To determine the level of satisfaction of taxpayers on MPN G2 attributes, a satisfaction measurement process is required by using the Customer Satisfaction Index (CSI) method. The CSI measurement results can be used as benchmark in order to improve the Modul Penerimaan Negara Generasi Kedua (MPN G2) system. The data used are primary data and secondary data. The sampling method is the Non Probability Sampling method, while the Non Probability sampling method used is Purpose Sampling. The CSI calculation results for MPN G2 servant quality attributes is 90.61 percent. It means that the total satisfaction level between 81% - 100%, means that the taxpayer is very satisfied with the performance of MPN G2 service quality attributes.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA KERETA API INDONESIA MELALUI SOSIAL MEDIA TWITTER DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER Azahri, Mutiara; Sulistiyowati, Nina; Jajuli, Mohamad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 3 (2023): JATI Vol. 7 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i3.6886

Abstract

Kereta Api Indonesia sekarang ini berhasil menarik minat masyarakat untuk menggunakan transportasi umum. Peningkatan terjadi berhubungan dengan pandemi Covid-19 yang terus membaik sehingga Kereta Api Indonesia dapat melayani penumpang hingga 100% dari kapasitasnya, meningkat dari sebelumnya hanya melayani 45% penumpang. Setelah pandemi COVID-19, beberapa fasilitas di stasiun dan kereta api mengalami perubahan dan penyesuaian, hal tersebut memicu reaksi masyarakat terhadap pelayanan yang diberikan oleh Kereta Api Indonesia yang di tuangkan di media sosial twitter. Analisis sentimen menjadi solusi dalam mengekstrak informasi dan mengklasifikasikan data opini sesuai sentimen (positif dan negatif) dengan memanfaatkan algoritma data mining. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna layanan transportasi Kereta Api Indonesia menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Penelitian ini, menggunakan Metode KDD (Knowledge Discovery in Database) yang terdiri dari tahapan Data Selection, preprocessing, Data transformation, Data Mining dan Evaluation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa performa algoritma Naïve Bayes Classifier dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna layanan transportasi Kereta Api Indonesia dengan nilai akurasi sebesar 0.9215686274509803 atau setara dengan 92.15%. Sentimen pada opini pengguna layanan transportasi Kereta Api Indonesia ini diketahui lebih banyak mengandung sentimen negatif berdasarkan pelabelan manual. Hal ini terlihat bahwa banyak pengguna layanan transposrtasi Kereta Api Indonesia ini mengeluhkan tentang kenaikan harga, keadaan kursi khususnya untuk kereta api kelas ekonomi dan fasilitas lainnya. Dalam hal ini Kereta Api Indonesia dapat menjadikan penelitian ini sebagai acuan untuk terus menerus melakukan perbaikan terhadap pelayanan yang diberikan.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP FITUR GRATIS ONGKOS KIRIM PADA APLIKASI SHOPEE INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR Salsabila, Alysa; Sulistiyowati, Nina; Jajuli, Mohamad
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 3 (2023): JATI Vol. 7 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i3.6998

Abstract

Shopee merupakan tempat transaksi perdagangan online yang populer di Indonesia. Shopee memiliki keunggulan adanya fitur gratis ongkos kirim ke seluruh wilayah di Indonesia yang dapat menarik perhatian sebagian besar masyarakat. Semakin berkembangnya Shopee, semakin banyak juga pengguna aplikasi Shopee yang mengeluh bahwa kebijakan baru terkait gratis ongkos kirim yang dikeluarkan oleh Shopee sedikit memberatkan pengguna. Oleh karena itu, untuk mengetahui opini tentang fitur gratis ongkos kirim pada aplikasi Shopee yang diberikan oleh pengguna Twitter dapat dilakukan dengan analisis sentimen. Proses analisis sentimen ini menggunakan metodologi Knowledge Discovery in Databases (KDD) dengan tahap awal melakukan pengambilan data dari cuitan di Twitter yang didapat melalui teknik crawling. Kemudian, data tersebut diseleksi untuk masuk ke tahap preprocessing. Setelah itu data masuk ke tahap transformation yaitu pemberian label positif dan negatif yang kemudian divalidasi oleh pakar bahasa. Selanjutnya tahap data mining menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, dengan melakukan pembagian dataset menjadi 4 skenario. Terakhir tahap evaluation untuk menguji model algoritma yang digunakan menggunakan confusion matrix. Berdasarkan data yang sudah diklasifikasi, menghasilkan sentimen positif sebanyak 130 data dan sentimen negatif sebanyak 1.045 data. Dengan pembagian data 80:20, penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 91%. Dengan demikian sentimen pengguna Twitter terhadap fitur gratis ongkos kirim pada aplikasi Shopee diketahui lebih banyak mengandung sentimen negatif.
RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI PENJUALAN DAN BERBASIS WEB MENGGUNAKAN BUSINESS MODEL CANVAS (BMC) PADA TOKO PLASTIK BUNDA Maulida, Nabila; Sulistiyowati, Nina; Hannie, Hannie
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 3 (2023): JATI Vol. 7 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i3.7011

Abstract

Toko plastik bunda adalah toko yang bergerak dibidang perdagangan produk plastik. Sistem penjualan yang diterapkan oleh toko plastik bunda yang ada saat ini masih menggunakan sistem tradisional artinya pengelolaan penjualan, penyimpanan data dan pembuatan laporan masih dilakukan secara manual. Sistem penjualan toko plastik bunda saat ini masih konvensional, artinya pelanggan biasanya datang ke toko dengan memilih produk yang akan dibeli, dan belum adanya rancangan strategi bisnis pada toko plastik bunda. Peluang inovasi dan pengembangan toko plastik bunda dapat implementasikan dengan bantuan business model canvas untuk membuat bisnis dapat lebih fokus dan kompetitif dengan toko lain. Ini bertujuan untuk lebih memudahkan mengatur catatan keuangan yang terjadi seperti pemasukan dan pengeluaran. Oleh karena itu, dalam penelitian ini menggunakan metode SDLC model waterfall dengan tahapan analisis, design, implementasi, Testing untuk merancang dan membuat sistem penjualan dan laporan penjualan. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem yang dapat menampilkan informasi produk dan laporan penjualan sehingga memudahkan pemilik toko plastik bunda dalam mengelola penjualan. Pengembangan website penjualan dan laporan penjualan yang telah dibuat dapat membantu pemilik toko plastik bunda dalam melakukan pencatatan data penjualan sehingga menghasilkan informasi berupa laporan terhadap transaksi penjualan.
IMPLEMENTASI ALGORITMA MULTINOMIAL NAIVE BAYES PADA ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ULASAN PENGGUNA APLIKASI BRIMO Fibriyanti Arminda, Nanda; Sulistiyowati, Nina; Nur Padilah, Tesa
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 3 (2023): JATI Vol. 7 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i3.7012

Abstract

Mobile banking merupakan salah satu produk perbankan yang dapat memberikan kemudahan bagi nasabah. Salah satu mobile banking populer adalah BRImo. Ulasan pengguna menjadi sumber informasi penting bagi developer untuk memahami keluhan pengguna serta meningkatkan pengembangan aplikasi. Namun tidak semua ulasan mewakili pendapat tentang aplikasi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen guna mengekstrak informasi dan mengklasifikasikan data ulasan ke dalam sentimen positif dan negatif dengan mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes dalam proses klasifikasi dan menggunakan K-Fold Cross Validation sebagai metode pembagian data dan metode validasi hasil evaluasi, serta digunakan teknik TF-IDF untuk melakukan transformasi data dan pembobotan kata. Metode penelitian dilakukan dengan menerapkan tahapan metode KDD (Knowledge Discovery in Database) dengan tahapan data cleaning, data selection, data transformation, data mining, pattern evaluation, dan knowledge presentation. Hasil analisis sentimen ulasan pengguna BRImo dari total dataset yang berjumlah 1011 data terdapat 670 data yang diklasifikasikan sebagai sentimen negatif dan 341 data yang diklasifikasikan sebagai sentimen positif, sehingga dapat disimpulkan bahwa hasil sentimen dari ulasan pengguna terhadap aplikasi BRImo didominasi oleh sentimen negatif, dengan hasil evaluasi dari algoritma Naïve bayes dalam mengklasifikasikan sentimen ulasan pengguna BRImo mendapatkan hasil terbaik pada fold-2 dengan nilai akurasi 98,02%, presisi 97,06%, recall 97,06%, dan f1-score 97,06%.
RANCANG BANGUN SISTEM PEMESANAN ONLINE BERBASIS WEBSITE DALAM UPAYA PERENCANAAN STRATEGI PENJUALAN DI MORA BAKERY Hanifah Rahmat, Novi; Sulistiyowati, Nina; Hannie, Hannie
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 3 (2023): JATI Vol. 7 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i3.7181

Abstract

Mora Bakery adalah usaha yang berkembang di bidang makanan atau kuliner. Produk yang ada di Mora Bakery ini biasanya berupa makanan ringan, roti, kue, hidangan penutup dan lain-lain. Saat ini, sistem penjualan yang diterapkan oleh Mora Bakery masih menggunakan sistem konvensional yang artinya dalam proses pengelolaan penjualan dan sistem pemesanannya masih dilakukan secara manual. Pelanggan biasanya datang ke toko kemudian memilih produk yang akan dibeli, dan apabila ingin melakukan pemesanan melalui online, maka pelanggan harus menghubungi kontak admin terlebih dahulu untuk melakukan pemesanan secara manual. Selain itu, saat ini juga belum ada perancangan strategi penjualan yang diterapkan di Mora Bakery. Pengembangan strategi penjualan yang ada pada Mora Bakery dilakukan dengan penggunaan Analisa SWOT guna membantu Mora Bakery dalam pengkategorian masalah yang terjadi dan membentuk penyelesaiannya. Dalam penelitian ini SDLC adalah metode yang digunakan dengan model Waterfall yang memiliki tahapan analisis, desain, implementasi, testing dan dokumentasi untuk merancang dan membuat sistem pemesanan online berbasis website. Pada tahapan analisa yang menggunakan analisa SWOT, hasil yang didapatkan ialah pada komponen kekuatan terdapat harga yang terjangkau. Pada komponen kelemahan terdapat sistem penjualan yang belum memadai, pada komponen peluang terdapat strategi pemasaran dan pada komponen ancaman terdapat tingginya daya saing. Kemudian, implementasi yang dihasilkan pada penelitian ini adalah sebuah sistem yang dapat menampilkan informasi produk dan melakukan pemesanan secara online sehingga membantu Mora Bakery dalam proses penjualan dan juga membantu pelanggan dalam melakukan pemesanan secara online. Berdasarkan pengujian yang dilakukan dengan menggunakan Black Box Testing, hasil yang didapatkan yaitu sistem yang dibuat sudah sesuai dan dapat digunakan dengan baik. Pengembangan website pemesanan online ini dilakukan untuk membantu proses transaksi penjualan dan pemesanan secara online. Kemudian implementasi serta pengelolaan strategi penjualan yang memanfaatkan Analisa SWOT juga dapat membantu pengembangan strategi penjualan di Mora Bakery.
PENGARUH KEMAJUAN TEKNOLOGI TERHADAP PEMBELIAN ASET PASAR UANG: STUDI KASUS AKADEMI BAKTI KEMANUSIAAN PMI JAKARTA Rizkiansyah, Rizkiansyah; Hannie, Hannie; Sulistiyowati, Nina
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 4 (2023): JATI Vol. 7 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i4.7204

Abstract

Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengeksplorasi pengetahuan mahasiswa Program Studi Teknologi Bank Darah Akademi Bakti Kemanusiaan PMI Jakarta mengenai investasi reksa dana pasar uang, minat investasi mereka, serta pengaruh teknologi investasi reksa dana pasar uang terhadap minat investasi tersebut. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan survei sebagai teknik pengambilan data. Responden dari penelitian ini adalah mahasiswa angkatan 4, 5, dan 6 dari program studi tersebut, dengan total sampel sebanyak 54 orang. Data dikumpulkan melalui kuesioner yang disebarkan baik secara daring maupun luring. Teknik analisis data meliputi analisis deskriptif dan verifikatif. Hasil menunjukkan bahwa sebanyak 56% mahasiswa memiliki pengetahuan yang baik mengenai investasi reksa dana pasar uang, namun hanya 41% yang memiliki minat investasi yang memadai. Dari uji hipotesis, didapat nilai signifikan 0,000 < 0,05 yang mengindikasikan adanya pengaruh signifikan dari perkembangan teknologi investasi reksa dana pasar uang terhadap minat investasi mahasiswa, dengan dampak yang positif.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP RESPON PERUBAHAN NAMA TWITTER MENJADI ‘X’ MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER Meila Azzahra Sofyan, Fazrin; Sulistiyowati, Nina; Voutama, Apriade
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10720

Abstract

Media sosial kini menjadi bagian esensial dalam kehidupan manusia untuk mendapatkan informasi, sebagaimana terlihat dari laporan We Are Social (HootSuite) yang mencatat ada 167 juta pengguna media sosial di Indonesia pada Januari 2023. Twitter menjadi platform yang populer saat itu, terutama setelah Elon Musk mengubah nama dan logo Twitter menjadi ‘X’ pada 24 Juli 2023. Perubahan ini memicu berbagai reaksi pengguna di Twitter, dengan tweet yang bervariasi dari positif, negatif, hingga netral. Untuk menganalisis sentimen tweet tersebut, digunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dalam proses yang mengikuti metodologi KDD (Knowledge Discovery in Database), meliputi tahap data selection, data preprocessing, data transformation, data mining, dan evaluation. InSet Lexicon digunakan untuk melabeli sentimen berdasarkan kamus kata positif dan negatif, yang dibandingkan dengan pelabelan manual oleh ahli bahasa. Penelitian ini menemukan bahwa pelabelan dengan InSet Lexicon dan manual menghasilkan klasifikasi sentimen dan jumlah data yang berbeda. InSet Lexicon menghasilkan 1131 tweet negatif, 687 positif, dan 583 netral, sedangkan pelabelan manual menghasilkan 1198 tweet negatif, 94 positif, 1035 netral, dan 74 multitafsir. Evaluasi menunjukkan bahwa pelabelan dengan InSet Lexicon lebih baik daripada pelabelan manual, dengan accuracy 83%, precision 84%, dan recall 83%, sedangkan pelabelan manual menunjukkan accuracy 77%, precision 76%, dan recall 76%.
PERANCANGAN UI/UX BERBASIS MOBILE PADA PELAYANAN DI KANTOR DESA PULOKELAPA MENGGUNAKAN METODE DESIGN THINKING Agustin, Amellia Veronica; Sulistiyowati, Nina; Voutama, Apriade
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 12, No 3S1 (2024)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v12i3S1.5210

Abstract

Pemanfaatan teknologi dan pertumbuhan informasi yang pesat, khususnya melalui aplikasi mobile dan situs web, telah menjadi umum dalam pelayanan publik. Kantor desa, sebagai lembaga pemerintah yang memberikan pelayanan kepada warga, juga mulai mengadopsi teknologi ini. Desa Pulokelapa adalah salah satu yang membutuhkan aplikasi mobile untuk mempermudah pelayanan, karena proses pengajuan saat ini masih manual dan memakan waktu 2-4 minggu. Penelitian ini bertujuan merancang tampilan aplikasi untuk memudahkan pelayanan di kantor desa Pulokelapa dengan metode Design Thinking, serta menguji kegunaan prototipe dan efektivitas metode ini memakai System Usability Scale (SUS). Metode Design Thinking dipilih karena berfokus pada kebutuhan pengguna dalam menyelesaikan masalah melalui lima tahapan: empati, definisi, ide, prototipe, dan pengujian. Hasil penelitian menunjukkan prototipe user interface aplikasi Palapa (Pelayanan Desa Pulokelapa) mendapat skor SUS 89, masuk grade A dengan penilaian "best imaginable". Kesimpulannya, rancangan antarmuka pengguna dan pengalaman pengguna aplikasi Palapa memakai metode Design Thinking memenuhi kebutuhan pengguna dan memudahkan pelayanan di kantor desa Pulokelapa.
Co-Authors adawiyah, noviya Ade Andri Hendriadi Adhi Rizal Agustin, Amellia Veronica Aldi Jakaria Alfian Yunianto Suseno Apriade Voutama Azahri, Mutiara Azhari Ali Ridha Bagus Aji Pangestu Bella Nurseptia Dea Safryda Putri Dewi Septiani Eshardiansyah, Raka Putra Fahmi Husaeni Fathiarahma, Arsya Fattah, Ahmad Maulana Malik Fibriyanti Arminda, Nanda Garno, Garno Giat Subroto Hanifah Rahmat, Novi Hannie, Hannie Hannie, Hannie Heryana, Nono Iqbaal Aditya Maulana Isnin Apriyatin Ropikoh Lesmana, Rudi Wildantoro Ma'sum, Aziz Maulida, Nabila Meila Azzahra Sofyan, Fazrin Muhamad Rizky Abadi Muhammad Fiqri Widiyantoro Nabila Aurelia Rahma Nikko Aldiana Kristiawan Nur Arifin Nur Padilah, Tesa Nursanti, Siti Padilah, Tesa Nur Purwantoro Purwantoro Resti Noor Fahmi Ridho, Azhari Ali Rijal Abdulhakim Rizkiansyah, Rizkiansyah Salsabila, Alysa Salsabila, Nikita Siska Siska Sofi Defiyanti Solihah, Frisca Dwi Imroatus Taufik Ridwan, Taufik Tayo, Yanti Tobing, Benny Christo Lumban Ultach Enri Ultach Enri Ummi Kulsum Yuanita Setyastuti Yunadi, Dian Yunidharta, Firdaus Yunitasari Yunitasari