Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
5.878
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika JOIV : International Journal on Informatics Visualization JOURNAL OF ELECTRICAL AND SYSTEM CONTROL ENGINEERING Jurnal Ilmiah FIFO MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Jurnal Abdimasa TELKA - Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika JMECS (Journal of Measurements, Electronics, Communications, and Systems) Aiti: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Prosiding SNAST Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika eProceedings of Engineering
Rita Magdalena
Universitas Telkom
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Other

Published : 124 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 124 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Analisis Performansi Denoising Sinyal Ecg Menggunakan Discrete Wavelet Transform Dan Empirical Mode Decomposition Febriani Ruming Sari; Rita Magdalena; R Yunenda Nur Fu'adah
eProceedings of Engineering Vol 5, No 1 (2018): April 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Sinyal electrocardiogram (ECG) memiliki informasi yang menggambarkan kondisi kesehatan jantung. Hasil ECG yang normal dari jantung memiliki karakteristik yang khas. Pengukuran menggunakan ECG sering dipengaruhi oleh noise yang tidak diinginkan dan tidak dapat dihilangkan dengan metode filter yang sederhana. Dalam penelitian sebelumnya sudah banyak dikembangkan metode denoising untuk electrocardiogram (ECG), diantaranya metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dan metode Empirical Mode Decomposition (EMD). Pada penelitian tugas akhir ini akan dilakukan pengujian terhadap metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Empirical Mode Decomposition (EMD), dan serial kedua metode tersebut. Pengujian dilakukan menggunakan matlab R2017a, dataset sinyal ECG dan beberapa noise di ambil dari database MIT-BIH arrhythmia dengan besar noise 20 dB, 25 dB, 30 dB yang akan ditambahkan pada sinyal ECG. Noisy sinyal yang di filter menggunakan DWT didapatkan hasil terbaik dengan menggunakan basis wavelet symlet pada level dekomposisi Sedangkan noisy sinyal yang di filter menggunakan EMD didapatkan hasil terbaik pada iterasi ke-4, karena jika diteruskan ke iterasi selanjutnya output dari hasil denoised sinyal akan menjadi datar. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan nilai MSE 0.008609 dB dan SNR 21.1965 dB untuk inputan noise 20 dB, MSE 0.002528 dB dan SNR 26.5184 dB untuk inputan noise 25 dB, MSE 0.000833 dan SNR 31.3375 dB untuk inputan noise 30 dB dengan discrete wavelet transform. Pada metode empirical mode decomposition, didapatkan nilai MSE 0.003491 dB dan SNR 25.117 dB dengan noise 20 dB, MSE 0.001624 dB dan SNR 26.4397 dB dengan noise 25 dB, MSE 0.00202 dB dan SNR 27.4923 dB dengan noise 30 dB. Pengujian terakhir yaitu dengan melakukan serial metode terhadap kedua metode yang digunakan, dari hasil pengujian didapatkan nilai MSE 0.0059641 dB dan SNR 22.7906 dB dengan noise 20 dB, MSE 0.012624 dB dan SNR 27.5323 dB dengan noise 25 dB, MSE 0.000969233 dB dan SNR 30.6817 dB dengan noise 30 dB. Dengan demikian, dapat dikatakan sistem denoising menggunakan discrete wavelet transform maupun empirical mode decomposition dapat bekerja secara efektif dan mampu menghilangkan noise.
Simulasi Feedback Pada Permainan Biola Untuk Pemula Menggunakan Metode Hps Sayidia Rizki Arfina; Rita Magdalena; Nur Andini
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Biola adalah salah satu alat musik gesek, untuk menghasilkan permainan biola dengan suara yang indah membutuhkan ketepatan pada penekanan jari di senar biola atau disebut fingering. Pada pemula yang belum terbiasa dengan fingering membutuhkan latihan yang tekun dan waktu yang lama. Pada saat latihan, pemula yang tidak didampingi oleh guru seringkali kebingungan untuk memainkan nada yang tepat. Pemula tidak tahu apakah nada yang dimainkan sudah benar sesuai harapan. Untuk itu, pemula membutuhkan alat bantu yang menampilkan feedback dari letak kesalahan pada saat bermain biola. Kesalahan yang dimaksud adalah nada yang kurang tepat, atau terlalu tinggi/rendah dari yang diharapkan. Agar lebih efisien, feedback ini ditampilkan secara realtime untuk memudahkan pemula menganalisis kesalahan permainannya. Pada saat pemula bermain, dibutuhkan algoritma untuk mendeteksi nada yang dimainkan. Algoritma yang digunakan adalah Harmonic Product Spectrum (HPS), karena metode ini cocok digunakan di berbagai kondisi. Pada akhir simulasi akan ada feedback yang menampilkan nada yang dimainkan, apakah nada tersebut lebih tinggi atau lebih rendah atau sudah tepat seperti yang diharapkan. Hasil akhir yang diharapkan pada tugas akhir ini adalah simulasi feedback yang dapat mengevaluasi permainan biola. Evaluasi ini berupa keakuratan pitch nada yang dimainkan sesuai dengan nada yang diharapkan. Hasil akurasi terhadap tuner Joyo sebesar 77%. Kata kunci : Biola, Harmonic Product Spectrum, Realtime feedback.
Analisis Perbandingan Performansi Denoising Sinyal Ekg Menggunakan Metode Discrete Wavelet Transform Dan Adaptive Filter Muhammad Akhyar Ghifari; Rita Magdalena; R Yunendah Nur Fu'adah
eProceedings of Engineering Vol 5, No 2 (2018): Agustus 2018
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Denoising merupakan metode unuk menghilangkan noise pada sinyal EKG. Noise yang terdapat pada sinyal EKG tersebar pada rentang yang sama dengan frekuensi yang sama dengan sinyal EKG, sehingga metode filter biasa tidak mampu menghilangkan noise tersebut[2] . Dalam ujicoba denoising pada tugas akhir ini, penulis menggunakan perbandingan metode antara adaptive filter dan discrete wavelet transform (DWT). Dimana metode DWT melakukan denoising sinyal dengan menggunakan beberapa metode basis wavelet seperti Haar, Debuchies, Symlet dan Bior dan thresholding dengan metode soft atau hard thresholding. Sedangkan untuk adaptive filter sendiri dengan menggunakan metode KALMAN, Least Mean Square (LMS), dan Recursive Least Square (RLS). Ujicoba dilakukan dengan memberikan 4 noise yang berbeda yaitu Additive White Gaussian Noise (AWGN), MUSCLE ARTIFACT (MA), ELEKTRODE MOTION ( EMM ) dan BASELINE WANDER ( BW ) untuk masing masing metode DWT dan adaptive filter. Berdasarkan hasil pengujian, denoising terbaik yang dilakukan oleh metode Discrete Wavelet Transform untuk Additive White Gaussian Noise ( AWGN ) adalah dengan Basis Wavelet = DB 12 dengan Threshold Method = SURE dengan HARD THRESHOLD dan Level Dekomposisi = 2 dengan nilai MSE = 0.000498516 dan SNR = 28.12125292 dB. Sedangkan untuk denoising terbaik yang dilakukan oleh metode adaptive filter untuk Additive White Gaussian Noise ( AWGN ) adalah dengan metode LMS dengan nilai MSE = 0.000273995 dan SNR = 30.68395146 dB. Jika dibandingkan dari hasil diatas maka metode terbaik ditunjukkan oleh metode adaptive filter. Kata kunci: Elektrokardiogram (EKG), Denoising, Discrete wavelet Transform, Adaptive Filter. Abstract Denoising is a method to remove noise on ECG signals. The noise present in the ECG signal is spread over the same range with the same frequency as the ECG signal, so the usual filter method can not remove the noise. [2] In the denoising test in this final project, the writer uses a comparison method between adaptive filter and discrete wavelet transform (DWT). Where the DWT method of denoising the signal by using some wavelet base method such as Haar, Debuchies, Symlet and Bior and thresholding with soft or hard thresholding method. As for adaptive filter itself by using the method KALMAN, Least Mean Square (LMS), and Recursive Least Square (RLS). The experiments were conducted by giving 4 different noise like ADDITIVE WHITE GAUSSIAN NOISE (AWGN), MUSCLE ARTIFACT (MA), ELEKTRODE MOTION (EMM) and BASELINE WANDER (BW) for each DWT and adaptive filter method. Based on the test results, the best denoising performed by Discrete Wavelet Transform method for Additive White Gaussian Noise (AWGN) is with Wavelet = DB 12 with Threshold Method = SURE with HARD THRESHOLD and Decomposition Level = 2 with MSE value = 0.000498516 and SNR = 28.12125292 dB. While for best denoising done by adaptive filter method for Additive White Gaussian Noise (AWGN) is by LMS method with value of MSE = 0.000273995 and SNR = 30.68395146 dB. When compared from the above results then the best method is shown by adaptive filter method. Key words: Electrocardiogram (ECG), Denoising, Discrete wavelet Transform, Adaptive filters.
Pengaruh Golden Ratio Pada Proporsi Wajah Terhadap Persepsi Estetika Wajah I Dewa Gede Agung Kurniawan; Rita Magdalena; Eko Susatio
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

ABSTRAK Wajah adalah pengenal utama yang dimiliki manusia. Tidak ada satu pun manusia yang memiliki wajah yang persis sama secara alami. Banyak hal yang dapat membedakan wajah, mulai dari bentuk, warna kulit, ukuran, proporsi dan lainnya. Hal tersebut menyebabkan apa yang kita sebut sebagai persepsi kecantikan, apabila wajah dapat memenuhi salah satu atau semua aspek yang disebutkan. Proporsi memiliki andil besar terhadap menarik atau tidaknya wajah seseorang. Tata letak fitur-fitur pembentuk wajah seperti mata, hidung, alis dan mulut merupakan elemen penting yang menentukan baik atau tidaknya proporsi wajah. Proporsi yang baik menunjukan kesamaan dalam nilai rasio pada masing – masing titik tinjau. Rasio tersebut bernilai 1.618, sebuah nilai yang merepresentasikan standar penilaian estetik suatu objek sehingga dapat dikatakan indah yaitu golden ratio. Pada tugas akhir ini dilakukan penelitian terhadap hubungan persepsi keindahan wajah secara subjektif melalui kuisioner dengan nilai golden ratio pada wajah. Pengukuran nilai rasio dilakukan dengan menggunakan program berbasis manual dan otomatis. Sistem memiliki keluaran nilai rasio dari wajah yang diproses oleh program dan diberikan skor berdasarkan persamaan yang didapat dari hubungan korelasi golden ratio dan persepsi responden. Tugas akhir ini menunjukan bahwa golden ratio memiliki korelasi linier dengan kecantikan dengan akurasi pengukuran sistem sebesar 90,7%. Kata kunci : wajah, proporsi, golden ratio
Perancangan Sistem Deteksi Dan Klasifikasi Volume Aneurisma Serebral Menggunakan Color Classification Pada Citra Angiogram Raihan Nur Fadhlillah; Rita Magdalena; Hilman Fauzi
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Aneurisma Serebral adalah kelainan cerebrovascular dimana terjadi penggembungan pada dinding pembuluh darah akibat menipis dan melemahnya pembuluh darah pada otak sehingga dinding pembuluh darah menjadi lebar. Dewasa ini aneurisma didiagnosa dan diidentifikasi menggunakan citra medis seperti Angiography, CT Scan, maupun MRI, namun metode tersebut bergantung pada ketelitian pengamat. Pada penelitian ini telah dirancang sistem deteksi dan klasifikasi volume aneurisma serebral. Proses dimulai dengan mengakuisisi video hasil DSA kedalam format AVI untuk dijadikan input sistem. Dilanjutkan dengan mengambil frame of interest dari video input lalu merubahnya menjadi citra greyscale dan mendapatkan area of interest yang dirubah ke dalam citra bw untuk dijadikan citra input proses deteksi. Selanjutnya pengukuran aneurisma dengan pendekatan diameter dan mengklasifikasikan setiap ukuran aneurisma ke dalam 4 kelas. Setelah mendapatkan hasil deteksi dan pengukuran, indikator warna akan diberikan terhadap klasifikasi ukuran aneurisma. Berdasarkan hasil pengujian dengan rata-rata akurasi sebesar 98.096% bahwa pemilihan frame interest optimal pada frame terakhir karena zat kontras berada di area aneurisma. Penggunaan subtraksi background pada proses deteksi area of interest mendapatkan hasil akurat. Pada saat threshold level 1.7, sistem optimal karena menghilangkan objek yang tidak akan ditinjau. Penggunaan strel 12, lebih memperhalus dan memperkuat bentuk dari aneurisma sehingga mendekati bentuk dan ukuran aslinya. Kata kunci: Aneurisma serebral, DSA, Volume, Klasifikasi
Simulasi Dan Analisis Deteksi Emosi Manusia Dari Suara Percakapan Berbasis Discrete Wavelet Transform Dan Linear Predictive Coding Ivandy Chaniago; Rita Magdalena; Ledya Novamizanti
eProceedings of Engineering Vol 1, No 1 (2014): Desember, 2014
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Emosi manusia adalah suatu hal yang terkadang hanya dapat diperkirakan melalui raut wajah dari seseorang saja, atau dari perubahan mimik wajahnya. Namun ternyata emosi manusia juga dapat dideteksi melalui suara yang diucapkannya. Emosi seseorang dalam keadaan tenang, marah, sedih atau senang dapat dideteksi melalui sinyal bicaranya. Pengembangan sistem pengenalan suara masih berjalan untuk sementara waktu ini. Sehingga pada penelitian ini dianalisis emose seseorang melalui sinyal bicaranya. Pada tugas akhir yang akan dikerjakan ini, dirancang simulasi deteksi emosi manusia tersebut melalui sinyal bicara dengan melaksanakan ekstraksi ciri berbasis Discret Wavelet Transform(DWT) dan Linear Prediction Coding(LPC) untuk mendapatkan karakteristik dasar dari sinyal bicara. Kondisi emosi yang akan dideteksi tersebut nantinya akan menjadi state yang di dapat menggunakan metode Hidden Markov Model dan variabel ekstraksi ciri yang menjadi parameter penentu state. Dari skenario pengujian terhadap paramater threshold didapat parameter terbaik yaitu 0.05. Setelah dilakukan pengujian terhadap klasifikasi 4 kelas emosi yaitu netral, marah, sedih, dan senang, akurasi tertinggi adalah 95% untuk jumlah 10 tiap-tiap kelas emosi, jumah data uji 5 tiap-tiap kelas emosi, nilai threshold crop 0.05, ukuran frame 512, nilai level DWT 2, nilai k dari KNN adalah 1. Kata kunci : Deteksi Emosi, Suara percakapan, DWT, LPC.
Sistem Identifikasi Individu Berbasis Retinal Vascular Pattern Menggunakan Metode Uniform Local Binary Pattern Dewa Nyoman Indra; Rita Magdalena; Hilman Fauzi
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pengenalan identitas sangat penting dalam sebuah sistem keamanan karena membutuhkan identitas yang sah dalam keperluan mengontrol akses kemanan. Banyak teknik pengenalan identitas yang sudah digunakan seperti password, PIN, ID card, dan lain-lain. Teknik pengenalan identitas yang sedang dikembangkan sekarang adalah teknik biometrik. Teknik biometrik adalah teknologi untuk mengenali suatu individu melalui ciri-ciri fisik dan perilaku suatu individu. Pada tugas akhir ini akan dirancang sistem identifikasi individu non realtime melalui pola pembuluh darah retina dengan menerapkan metode LBP sebagai metode untuk mengekstraksi ciri pada citra pembuluh darah retina mata dan K-NN untuk proses identifikasi. Konfigurasi optimal diperoleh dengan menggunakan parameter 8 pada jumlah ketetanggaan (P = 8), dengan radius 2 (R = 2), dan 1 pada parameter k. performansi sistem mampu menghasilkan nilai akurasi mencapai 96,667%. Waktu komputasi rata-rata yang dibutuhkan untuk mengidentifikasi sebuah citra adalah 6.22172 detik. Kesimpulan dari penelitian ini adalah sistem yang dibangun bisa digunakan untuk pengenalan identitas, dengan pengembangan lebih lanjut dapat meningkatkan kemampuan sistem dalam mengenali individu sebagai sistem keamanan dan akses kontrol. Kata kunci : Biometrik, Retina mata, LBP, KNN.
Rancang Bangun Aplikasi Deteksi Motif Batik Berbasis Pengolahan Citra Digital Pada Platform Android Firmanda Robi; Rita Magdalena; Inung Wijayanto
eProceedings of Engineering Vol 1, No 1 (2014): Desember, 2014
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Batik merupakan salah satu warisan nenek moyang Nusantara yang telah di akui dunia. Batik sudah merupakan bagian dari masyarakat Indonesia sejak dulu. Hampir seluruh daerah di Indonesia memiliki ciri khas motif batik sendiri. Setiap motif tersebut memiliki berbagai macam makna dan sejarah dari daerah tersebut. Misalnya, di Jawa Barat ada beberapa daerah yang terkenal akan batiknya hampir ke seluruh Indonesia yaitu Mega Mendung (Cirebon), Kujang (Cimahi), dan Iwak Ketong (Indramayu). Batik-batik tersebut memiliki motif dan ciri khas yang berbeda-beda. Perbedaan motif inilah yang memberikan inspirasi kepada penulis untuk membuat simulasi sistem untuk lebih memperkenalkan nama motif batik tersebut. Pada sistem perancangan aplikasi ini menggunakan bantuan platform Android. Proses yang dilakukan dalam perancangan ini dengan mengambil citra motif batik dengan menggunakan device kemudian dilakukan Pre-Processing. Ekstraksi ciri dan Klasifikasi motif batik dengan menggunakan metode Principle Component Analisis dan Support Vector Machine. Hasil akhir dari perancangan aplikasi adalah memberikan statement nama motif batik. Keakuratan hasil tes yang diperoleh untuk motif batik sangat beragam. Nilai dari keakuratan hasil tes sulit mencapai sempurna. Hal ini dikarenakan motif batik tidak memiliki bentuk yang spesifik. Akurasi diperoleh dari beberapa citra uji dengan orientasi kombinasi -15°,-10°,0°,10°,15°. Secara keseluruhan akurasi sistem aplikasi dari motif batik yang diuji sekitar 91,14%. Kata kunci: Batik, Android, Princple Component Analysis, Support Vector Machine
Simulasi Dan Analisis Keamanan Teks Menggunakan Metode Steganografi Lsb Dan Cellular Automata Jonthala Tambunan; Rita Magdalena; Nur Andini
eProceedings of Engineering Vol 1, No 1 (2014): Desember, 2014
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Enkripsi merupakan salah satu metode yang berfungsi untuk mengamankan suatu informasi dengan mengacak informasi tersebut tidak dapat dibaca tanpa bantuan pengetahuan khusus mengenai informasi tersebut. Pada penelitian sebelumnya hanya menyediakan keamanan berupa steganografi atau enkripsi. Dalam tugas akhir ini bertujuan untuk menyediakan dua level tingkat kemanan. Pada level yang pertama menyembunyikan pesan tersebut dengan menggunakan teknik steganografi pada bit terakhir gambar. Pada tingkat kedua mengunakan system 2D cellular automata. Dimana hasil dari penyisipan text kedalam gambar tersebut di enkripsi sehingga menghasilkan gambar yang teracak. Hasil yang diperoleh adalah dengan menggunakan dua level tingkat keamanan terhadap pesan yang dikirim, tingkat keamanan informasi yang dikirimkan lebih tinggi sehingga lebih aman dari penyadapan pesan terhadap pesan yang dikirimkan . Kata kunci: Enkripsi, Cellular Automata, Steganografi
Purwarupa Sistem Klasifikasi Jenis Awan Dari Citra Panoramik Pantai Menggunakan Logika Fuzzy Andria Sufy; Rita Magdalena; Ramdhan Nugraha
eProceedings of Engineering Vol 4, No 1 (2017): April, 2017
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Klasifikasi ciri awan dalam pengolahan citra sangat penting, terutama dalam menentukan keadaan cuaca. Ada beberapa ciri awan yang telah diklasifikasikan oleh peneliti sebelumnya yaitu ciri awan cirrus, cirrocumulus, cirrostratus dan clear sky. Untuk ciri awan clear sky terlihat tekstur awan yang sama sekali tak tampak sehingga langit berwarna biru cerah, untuk ciri cirrocumulus, tekstur awan sangat terlihat jelas yaitu berupa tumukan dan gelombang pada langit, untuk ciri awan cirrostratus terlihat keadaan langit gelap dengan tekstur awan bergelombang, menandakan akan terjadi hujan ataupun badai dan terkahir ciri awan cirrus, tekstur awan memanjang halus dan langit terlihat cerah. Pada Tugas Akhir ini telah dilakukan penelitian dan analisa menggunakan ekstrasi ciri citra GLCM (Gray Level Co-occurance Matrix ) untuk menganalisis tekstur pada citra awan yang kemudian akan menjadi input untuk klasifikasi menggunakan metode logika fuzzy. Hasil dari Tugas Akhir ini didapatkan nilai akurasi citra uji didapatkan akurasi sebesar 80% dari citra awan cirrocumulus dengan data benar sebanyak 20 data dari 25 data dengan waktu konsumsi 0.52 detik. Kata kunci: GLCM, citra awan, logika fuzzy
Co-Authors A F Akbar Abel Bima Wiratama Achmad Rizal Adham Nurjati Adinda Maulida Agung Aditama Putra Agustina Trifena Dame.S AGUSTINA, REGITA Ahmad Zendhaf Aldo Setiawan Alva Rischa Qhisthana Pratika Andria Sufy Angga Prihantoro Ardhi Fibrianto Arianto Sirandan Arintyo Archamadi Ayu Putu Wida Vanhita Bagas Farhan Hadyantoro Bagus Robbiyanto Bambang Hidayat Bambang Hidayat Bayuaji Kurniadhani Brian Adam Danding Adhi Priutomo Davita Nadia Fadhilah Dea Sifana Ramadhina Dewa Nyoman Indra Dewi Siskawati Dian Ayu Nurlitasari Dimas Frandisyah Putra Donny Janu Sundoro Dwi Anggreni Novitasari Dyah Ajeng Pramudhita Dyah Ayu Pratiwi Efri Suhartono Eko Susatio Eky Yuliansyah Eriel Mar Estananto Faizhal Rifky Alfaris Fathurrahman, Muhammad Hanif Fatima Azzahra FAUZI FRAHMA TALININGSIH Fauzi, Muhammad Ilham Febriani Ruming Sari Firmanda Robi Firmansyah Patriandhika Fitya Nur Fadhilah Galih Surya Gede Hari Yogiswara Gusty Aditya Arrazaq HARSONO, ALI BUDI Herdian Anantya Risma Hilman Fauzi, Hilman I Dewa Gede Agung Kurniawan I Gusti Agung Dian Wintara I Nyoman Apraz Ramatryana I Nyoman Apraz Ramatryana I NyomanApraz Ramatryana Ibnu Da'wan Salim Ibnu Da’wan Salim Ubaidah Ibnu Da’wan Salim Ubaidah Ignatius Yoslan Kurniawan Ikhwanda, Alfan Ikrar Khaera Arfat Ilma Rahma Dewi Imanuel Boyke Nainggolan Immanuel Rayuzi Pandapotan Sinaga Indrafaqih Eskamara Inung Wijayanto Iqbal Kurniawan Perdana Irham Bani Alfafa Ivan Prayoga Prawiro Ivandy Chaniago Jangkung Raharjo Jonthala Tambunan Koredianto Usman Krisna Prayoga Kurnia Khafidhatur Rafiah Ledya Novamizanti Lugina Perceka Putri M.Aldia Abilisa M.Fajar Zulvan Nugraha Mahendra, Dio Maisaroh Agustina Rahayu Malardy , Muhammad Andriyansyah Masykur, Muhammad Fadhel Affandi Misbakhul Munir Muhamad Rokhmat Isnaini MUHAMMAD ADNAN PRAMUDITO Muhammad Akhyar Ghifari Muhammad Ardhi Prakasa Muhammad Bayu Adinegara Muhammad Fadly Mustakim Muhammad Ihsan Fadhil Muhammad Ilham Muhammad Ilham Fauzi Muhammad Najiburahman Muhammad Tezar Muhammad Yuqdha Faza Nabila Herman Naufal Adi Gifran Nidaan Khofiya Nor Kumalasari Nor Kumalasari Caecar Nor Kumalasari Caecar Pratiwi Nor Kumalasari Caesar Pratiwi Nur Andini Nur Ibrahim NURFAJAR, FEBI Obed Simanungkalit Octavian Putera Kesuma Sugeng Olyvia Fernanda Soedradjat PERDANI, WAHYUNI RIZKY Prayudi, Yoshi Putra, Akbar Trisnamulya Putri Andriani R Ricki Juniansyah R Yunenda Nur Fu'adah R. Rumani R. Rumani R. Yunendah Nur Fu’adah Raditiana Patmasari Rafid Fakhri Rahmad Hidayatullah Salam Raihan Nur Fadhlillah Rama Arjun Setiawan Ramdhan Nugraha Ratri Dwi Atmaja Renny Rahmawati Reyfaldi Wahyu Pradana Reyhan Radifan Jordy Rezki Ariz Rahadian Ricardo Ricardo Richard Bina Jadi Simanjuntak Ridwan Firdaus Rifqi Muhammad Fikri Rissa Rahmania Rizki Muhammad Iqbal Rizqi Surya Utama Rosyita Ayuning Mauludiya Sa’idah, Sofia Saidah, Sofiah Sari, Febriani Ruming Sayidia Rizki Arfina Sean Alexander Suryaman Septian Eko Kuncahyono Shimon Anterio Armando Sinaga Sofia Sa'idah Sofia Sa'idah Sofia Sa’idah SOFIA SAIDAH Sofia Sa’idah Steven Palondongan Suci Aulia Sugondo Hadiyoso Susilo, Mochammad Hilmi Suwandhi, Adhisty Putrina Suwitrisna Putra Syafiq Hilmi Abdullah Syamsul Rizal Tahta Restu Adiguna Tamardi Pranata Tampubolon Tauhid Nur Azhar Teguh Dian Arifandi Tri Siswanto Twinarya Bagus Wibawa Varian Mohammad Sutama Yohana Karina Candra Sari Yunendah Fu’adah