Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.449
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Lontar Komputer: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi JURNAL ELEKTRO Indonesia Symposium on Computing Indonesian Journal on Computing (Indo-JC) IJoICT (International Journal on Information and Communication Technology) JOIN (Jurnal Online Informatika) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika Building of Informatics, Technology and Science Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Charity : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Indonesia Sosial Teknologi eProceedings of Engineering LOGIC: Jurnal Penelitian Informatika
Deni Saepudin
Universitas Telkom Bandung, Indonesia
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Social Sciences

Published : 112 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 112 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Prediksi Harga Komoditi Pertanian Menggunakan Algoritma Hybrid Jaringan Syaraf Tiruan Arsitektur Elman Dengan Algoritma Genetika Dewa Made Rai Widyadarma; Deni Saepudin; Fhira Nhita
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Indonesia adalah negara kepulauan dengan berbagai komoditi utama pertaniannya. Komoditi pertanian yang banyak salah satunya adalah cabai dan bawang merah.Berdasarkan data harga historis harga cabai dan bawang merah mengalami fluktuasi yang dapat dilihat polanya, walaupun setiap tahunnya mengalami trend kenaikan harga. Tetapi hingga saat ini harga kedua komoditi ini ditentukan dari stok dipasaran serta harga dari para tengkulak. Untuk itu diperlukan duatu prediksi harga agar didapatkan gambaran bagaimana harga komoditi ini ketika sudah dipanen. Pada tugas akhir ini digunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Arsitektur Elman untuk memprediksi harga cabe merah besar serta bawang merah untuk 10 minggu selanjutnya atau pada saat dipanen. Penelitian sebelumnya menyarankan untuk hasil yang lebih baik algoritma ini di-hybrid-kan dengan Algoritma Genetika untuk mendapatkan bobot optimal Jaringan Syaraf Tiruan. Algoritma Genetika membangkitkan individu dengan representasi real sebagai solusi untuk bobot-bobot Jaringan Syaraf Tiruan. Individu tersebut kemudian diseleksi dengan melihat nilai MAPE yang didapat melalui fitness untuk memilih kromosom terbaik. Lalu individu tersebut juga mengalami seleksi orang tua, rekombinasi, dan mutasi u ntuk kemudian menghasilkan satu individu terbaik yang berupa bobot Jaringan Syaraf Tiruan yang optimal. Hybrid Jaringan Syaraf Tiruan Arsitektur Elman dengan Algoritma Genetika menghasillkan prediksi harga dengan rata-rata MAPE training sebesar 25,786 dan rata-rata MAPE testing 44,6772 dengan parameter algoritma genetika probabilitas cross-over (Pc) 0,6 dan 0,8, probabilitas mutasi (Pm) 0,1, ukuran populasi 50, dan generasi maksimum 500. Kata kunci : prediksi harga, komoditas pertanian, Elman neural network, Hybrid, Genetic Algorithm
Pemodelan Klaim Yang Melebihi Threshold Random Untuk Dua Portofolio Asuransi Yang Saling Bebas Syaifrijal Zirkon Radion; Deni Saepudin; Aniq Atiqi Rohmawati
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

Besarnya Klaim pada produk asuransi adalah salah satu faktor yang mempengaruhi kinerja perusahaan asuransi. Jika pada perusahaan asuransi terdapat dua produk portofolio asuransi maka perlu diperhatikan besarnya klaim antara portofolio 1 dengan portofolio 2 misalkan M(t) adalah banyaknya klaim pada portofolio 2 yang melebihi klaim terbesar pada portofolio 1 dalam rentang w aktu 0 sampai t, maka dapat diketahui porposi besarnya klaim dari dua portofolio tersebut. Berdasarkan hal tersebut maka pada tugas akhir ini akan dibahas ekspektasi M(t) dengan menggunakan pendekatan analitik dan simulasi numerik dan diasumsikan portofolio 1 dan portofolio 2 independen. Selain itu ukuran klaim berdistribusi Pareto dan frekuensi kedatangan klaim berdistribusi Poisson. Berdasarkan nilai M(t) dapat diketahui kinerja perusahaan yang optimal untuk menghindari perusahaan dari kebangkrutan. Kata Kunci : Asuransi, Independen, M(t), Pareto, Poisson
Prediksi Harga Komoditas Pertanian Menggunakan Hybrid Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Arsitektur Radial Basis Function (rbf) Dengan Algoritma Genetika Sri Rezeki Hardiyanti; Deni Saepudin; Fhira Nhita
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Harga komoditas pertanian seperti bawang merah dan cabai merah biasa sangat fluktuatif sehingga membuat masyarakat Indonesia menjadi sensitif akan hal itu. Oleh karena itu, pada tugas akhir ini dilakukan suatu metode memprediksi harga komoditas pertanian yaitu bawang merah dan cabai merah biasa yang disertai curah hujan dan tanpa curah hujan untuk 10 minggu kedepan berdasarkan data harga mingguan komoditas tersebut dan data mingguan curah hujan di Bandung. Sistem ini menggunakan salah satu  metode  Algoritma  Jaringan  Syaraf  Tiruan  (JST)  yaitu  Radial  Basis  Function  Neural  Network (RBFNN). Akan tetapi, RBFNN memiliki kelemahan dalam menentukan nilai center yang optimal. Untuk mendapatkan hasil terbaik, maka Algoritma Genetika akan digunakan untuk mengoptimasi RBFNN. Algoritma Genetika membangkitkan sejumlah individu random dengan representasi integer yang berarti posisi dari data input. Setiap individu akan dievaluasi menggunakan algoritma RBFNN untuk mencari individu terbaik berdasarkan fitnessnya, setelah itu dilakukan operator GA sehingga didapatkan individu yang berisi nilai center di RBFNN yang optimal. Penelitian sebelumnya tentang algoritma hybrid GANN dan algoritma RBFNN dengan kasus memprediksi harga sayuran jamur dengan nama latin Lentionus edodes dilakukan di China dengan judul “Prediction of Vegetable Price Based on Neural Network and Genetic Algorithm” dengan MAE yang didapatkan 0.144. Hasil dari sistem prediksi harga bawang merah tanpa disertai curah hujan didapatkan nilai center yang optimal dengan inputan 22, ukuran populasi 50, maksimal generasi 500, probabilitas crossover (Pc) 0.8, probabilitas mutasi (Pm) 0.1 dengan MAPE yg didapatkan 16.664, sedangkan untuk prediksi bawang merah yang disertai curah hujan yang optimal dengan inputan 2, ukuran populasi 50, maksimal generasi 500, Pc 0.6, Pm 0.1 dengan MAPE yg didapatkan 19.212, sedangkan untuk sistem prediksi cabai merah biasa tanpa disertai curah hujan yang optimal dengan inputan 26, ukuran populasi 50, maksimal generasi 500, Pc 0.6, Pm 0.1 dengan MAPE 24.116 dan untuk cabai merah disertai curah hujan dengan inputan 26, ukuran populasi 50, maksimal generasi 500, Pc 0.6 dan Pm 0.1 didapatkan MAPE 18.723. Dari keseluruhan hasil MAPE yang diperoleh performansi akurasi yang didapatkan lebih dari 75%. Kata kunci : komoditas pertanian , prediksi, time series, JST, RBF, MAPE
Pemilihan Portofolio Saham Dengan Menggunakan Weighted Frequent Itemsets Resi Annisa Nur; Deni Saepudin; Rian Febrian Umbara
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 Portofolio saham merupakan sekumpulan saham yang dimiliki oleh berbagai sektor untuk menjadi bukti kepemilikan para investor. Saham tersebut memiliki jumlah proporsi yang berbeda. Tujuan dari Tugas Akhir adalah untuk membuat sebuah portofolio saham dengan memilih itemsets saham yang memenuhi persyaratan, yaitu minimum return dan minimum diversifikasi. Penelitian ini menggunakan pendekatan algoritma data mining yaitu weighted frequent itemsets. Weighted frequent itemsets merupakan teknik pemisahan data saham yang bertujuan untuk menemukan hubungan atau korelasi pada sekumpulan dataset yang akan dipilih. Dataset yang digunakan untuk pemilihan portofolio saham diambil dari Yahoo Fianace (2018), data yang digunakan diambil dari Tanggal 1 Januari 2008 hingga 31 Desember 2017. Pengujian yang dilakukan yaitu dengan menetapkan minimum return 3%, 4%, 5%. Untuk itemsets saham yang dipilih, terdiri dari banyak saham yang melebihi minimum return dan terdiversifikasi pada sektorsektor yang berbeda. Dari hasil pengujian yang dilakukan, kinerja portofolio saham yang diperoleh melebihi IHSG (Indeks Harga Saham Gabungan) berdasarkan skenario secara periodik dengan menggunakan data yang diupdate. Kata kunci : diversifikasi, portofolio saham, weighted frequent itemsets. Abstract The stock portfolio is a collection of shares owned by various sectors to be a proof of ownership of investors. These shares have different amounts of proportion. The purpose of the Final Project is to create a stock portfolio by selecting stock itemsets that meet the requirements, ie minimum return and minimum diversification. This research uses data mining algorithm approach that is weighted frequent itemsets. Weighted frequent itemsets are stock data separation techniques that aim to find a relationship or correlation on a set of datasets to be selected. The dataset used for stock portfolio selection is taken from Yahoo Fianace (2018), the data used is taken from January 1, 2008 to December 31, 2017. Testing is done by setting a minimum return of 3%, 4%, 5%. For selected itemsets of stock, it consists of many stocks that exceed the minimum return and diversified in different sectors. From the results of the tests performed, the performance of the stock portfolio obtained exceeds the JCI (Composite Stock Price Index) based on the scenario periodically by using updated data. Keywords: diversification, stock portfolio, weighted frequent itemsets.
Analisis Perhitungan Value At Risk (var) Dengan Metode Historis Dan Variansi-kovariansi Serta Penerapannya Dalam Portofolio Anton Sri Haryanto; Deni Saepudin; Irma Palupi
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pengukuran risiko merupakan aspek yang sangat penting dalam analisis keuangan. Value at Risk (VaR) merupakan salah satu metode yang sering digunakan untuk menentukan risiko kerugian maksimum. VaR menghitung kerugian maksimum investasi portofolio dalam hal ini instrumennya saham. VaR memiliki beberapa metode, diantaranya metode historis dan variansi-kovariansi. Metode Historis menggunakan asumsi bahwa, kondisi perubahan harga pasar pada hari ini sampai esok hari adalah sama dengan kondisi perubahan harga pasar pada masa lalu. Metode Variansi - Kovariansi berdasarkan asumsi bahwa return dan nilai portofolio berdistribusi normal. Disini akan mencoba menerapkan VaR dengan metode historis dan variansi-kovariansi untuk portofolio yang tergabung dalam indeks saham JII. Untuk menghitung akurasi dari hasil kedua metode, antara nilai prediksi kerugian maksimum dengan nilai aktual, akan digunakan MAPE. Metode historis untuk portofolio yang memberikan nilai risiko terkecil, menghasilkan nilai akurasi MAPE sebesar 9.8347% dan bila disyaratkan tingkat return menjadi 10% akan menghasilkan akurasi sebesar 8.5309%. Sedangkan metode variansi-kovariansi untuk portofolio yang memberikan nilai risiko terkecil menghasilkan nilai akurasi MAPE sebesar 6.0186% dan bila disyaratkan tingkat returnnya menjadi 10% akan menghasilkan akurasi sebesar 5.0478%. Dari hasil akurasi, estimasi kerugian maksimum terkecil portofolio terdapat pada skema protofolio dengan metode variansi-kovariansi bobot minimum varian line. Kata Kunci : VaR, Portofolio, JII, metode historis, variansi-kovariansi, MAPE
Pemodelan Klaim Asuransi Yang Melebihi Threshold Random Untuk Dua Portofolio Asuransi Yang Tidak Independen Irfan Fauzan Prasetyo; Deni Saepudin; Aniq Atiqi Rohmawati
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

Kinerja dari perusahaan asuransi dipengaruhi oleh resiko dari portofolio asuransi. Resiko adalah kemungkinan klaim yang akan terjadi. Oleh karena itu, perlu dilakukan pemodelan untuk mengetahui resiko diportofolio asuransi. Digunakanlah perhitungan M(t) untuk mengetahui resiko dari satu portofolio berdasarkan acuan dari portofolio yang lain dengan M(t) adalah banyaknya klaim pada portofolio II yang melebihi klaim terbesar dari portofolio I. Ukuran klaim berdistribusi eksponensial dan frekuensi kedatangan klaim berdistribusi poisson. Pada Tugas Akhir ini dilakukan simulasi numerik M(t) untuk menghasilkan distribusi peluang M(t) untuk data klaim asuransi yang tidak independen. Kemudian membandingkannya dengan perumusan M(t) hasil analitik melibatkan penurunan rumus dari copula. Kata Kunci : Klaim asuransi, dependent, M(t), copula, analitik, simulasi, numerik, resiko, eksponensial, poisson.
Sifat Asimetris Model Prediksi Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (garch) Dan Stochastic Volatility Autoregressive (svar) (studi Kasus: Indeks Harga Saham Gabungan) Hadyatma Dahna Marta; Deni Saepudin; Aniq Atiqi Rohmawati
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

Dalam dunia investasi saham, ada beberapa indikator penting yang dibutuhkan oleh investor untuk mengantisipasi aset dari kerugian. Salah satu indikator penting yang harus diamati adalah volatilitas. Volatilitas sering digunakan sebagai penanda naik atau turunnya harga saham. Salah satu sifat dari volatilitas adalah asimetris, yaitu volatilitas akan lebih tinggi jika harga saham turun dan akan lebih rendah jika harga saham naik. Sifat asimetris ini berkaitan dengan leverage effect yang berarti volatilitas cenderung meningkat saat terjadi berita buruk (bad news) dan cenderung menurun saat terjadi berita baik (good news). Sebagai investor, kita susah memprediksi naik turunnya harga melalui berita, karena terlalu banyaknya berita yang dirilis oleh media. Namun, volatilitas dapat dilihat dari pergerakan data historis. Dari data historis dapat diambil beberapa informasi, seperti harga, return dan volatilitas. Pada tugas akhir ini dilakukan analisis sifat asimetris model volatilitas Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) dan Stochastic Volatility Autoregressive (SVAR). Selain itu, ditentukan model prediksi pada Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) menggunakan kedua model volatilitas tersebut. Berdasarkan hasil analisis, model SVAR dapat mengakomodasi sifat asimetris daripada model GARCH dan kedua model memberikan hasil prediksi return yang baik pada kondisi data yang tidak memiliki fluktuasi ekstrim. Kata Kunci : Asimetris, return, volatilitas, GARCH, SVAR.
Pemodelan Dan Simulasi Peluang Kebangkrutan Perusahaan Asuransi Dengan Analisis Nilai Premi Dan Ukuran Klaim Diasumsikan Berdistribusi Eksponensial Farah Diba; Deni Saepudin; Aniq Atiqi Rohmawati
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

Perusahaan mempunyai dana untuk membayar klaim yang diperoleh dari akumulasi cadangan dana awal dan pendapatan perusahaan dari pembayaran premi. Jika dana perusahaan pada waktu ke-𝒕 lebih kecil sama dengan 0 maka perusahaan asuransi mengalami kebangkrutan. Oleh karena itu dianalisis premi yang harus dibayar oleh pelanggan asuransi. Semakin besar jumlah premi yang dibayar, maka semakin besar dana  perusahaan  asuransi  pada  waktu  ke-𝒕   untuk  menanggung  klaim  berikutnya.  Sehingga  dapat diestimasi peluang kebangrutan dengan simulasi model n-kali jika diasumsikan banyaknya klaim yang terjadi  pada  selang  waktu  antara  0  dan  𝒕         berdistribusi  Poisson  dan  ukuran  klaim  berdistribusi Eksponensial. Kata Kunci : peluang kebangkrutan, distribusi Eksponensial, distribusi Poisson, premi
Pemodelan Sistem Dinamik Antara Suku Bunga Bank Indonesia Dengan Kurs Rupiah Terhadap Dollar Amerika Hario Adi Ghufron; Deni Saepudin
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pembuatan tugas akhir ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara suku bunga Bank Indonesia dengan kurs rupiah terhadap Dollar Amerika . Model yang digunakan berupa model sistem dinamika orde satu yang mirip dengan model persaingan populasi . Parameter model sistem dinamika dihitung bedasarkan data historis dan dipilih parameter model yang paling mendekati dengan data. Nilai parameter ini didapatkan dengan menggunakan algoritma genetika dan runge kutta . Hasil dari model ini bisa menangkap trend untuk jangka menengah . Hasil prediksi tahun 2014 sampai 2016 dari model ini, suku bunga Bank Indonesia mengalami kenaikan sedangkan untuk kurs rupiah terhadap Dollar Amerika mengalami penurunan. Kata kunci: algoritma genetika,kurs dollar,suku bunga,model sistem dinamika
Pemodelan Produksi Biogas Pada Reaktor Tipe Batch Menggunakan Metode Adams Bashforth Moulton Prediktor Korektor Furqon Hidayat; Deni Saepudin; Isman Kurniawan
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pada penelitian tugas akhir ini dilakukan simulasi mengenai pemodelan produksi biogas pada reaktor batch dengan menggunakan  metode  Adams-Bashforth-Moulton  Prediktor  Korektor.  Penelitian  ini  dilakukan  karena  untuk mengetahui pengaruh Anaerobic Digestion Model 1 (ADM 1) terhadap perubahan mikroorganisme yang memecahkan komponen-komponen biodegradable dalam proses produksi biogas tersebut. Proses penelitian ini dilakukan dengan berbagai tahap yaitu melakukan penentuan model kinetika reaksi lalu selanjutnya melakukan penurunan model matematika   dan   selanjutnya   menyelesaikan   model   matemetika   dengan   numerik   dengan   metode   Adams- BashforthMoulton Prediktor Korektor dan terakhir melakukan interpretasi hasil perhitungan. Dalam penelitian ini hasil analisis simulasi di antara semua parameter kinetik dan stoikiometri, produk, substrat (hasil produk pada substrat) nilai menunjukkan sensitivitas yang tinggi pada hampir semua komponen. Konsentrasi metana adalah yang paling sensitif di antara limakomponen. Dan sementara asetat dan glukosa memiliki sensitivitas yang tinggi, propionat dan butirat menunjukkan sensitivitas yang relatif rendah. Ditemukan bahwa kepekaan komponen paling tergantung pada jumlah proses yang terkait dengan mereka. Sebagai contoh, glukosa adalah substrat utama dan konsentrasinya dikendalikan oleh penyerapan proses gula saja.  Dari hasil perhitungan mempunyai waktu yang berbeda. Semakin banyak N (pembagi interval) dari semua komponen yang digunakan maka waktu perhitungannya juga semakin lama. Kata Kunci: Biogas, Anaerobic Digestion Model 1 (ADM 1), Metode Adams Bashforth Moulton Prediktor Korrektor
Co-Authors Abdurrahman Muttaqiin Achmad Fadholy Achmad Rizal Aditya Firman Ihsan Adiwijaya Aisyah Aisyah Alberila Fraida Loceseima Putri Almaya Sofariah Andhika Rama Putra Anggia Parsaoran Exaudi Aniq Antiqi Rohmawati Aniq Atiqi Rohmawati Aniq Rohmawati Anjar Pratiwi Annas Wahyu Ramadhan Annisa Aditsania Annisa Resnianty Anton Sri Haryanto Arfananda, Muhammad Ghifari Arifin Dwi Kandar Saputro Ayunda Firsty Trisnowati Azizah , Nakhwa Benedikto Krisnandy Wijaya Caramoy, Senza Danar Satrio Aji Dara Ayu Lestari Defy Ayu Dewa Made Rai Widyadarma Diah Fitri Wulandari Diani Sarah Kamilial Diani Sarah Kamilial Didit Adytia Dimas Rizqi Guintana Dini Apriliani Lestari Dio Navialdy Egi Shidqi Rabbani Elvina Oktavia Erlina Febriani Esther Laura Christy Fadhlika Hadi Fahmi Muhamad Fauzi Farah Diba Faturachman Nugraha Sasmita Fazlur Rahman Amri Febry Triyadi Fhira Nhita Fikri Nur Hadiansyah Fitriaini Amalia Freyssenita Kanditami P Furqon Hidayat Gharyni Nurkhair Mulyono Ghufron, Sayid Giali Ghazali Gilang Rachman Perdana Gilang Rachman Perdana Hadyatma Dahna Marta Hario Adi Ghufron Herlansyah, Ridhwan Rifky Himatul Zulfa Husain Athfal Hidayat Ihsan Hasanudin Irfan Fauzan Prasetyo Irma Palupi Isman Kurniawan Izzata Izzata Jondri Jondri Kaisa Sekaring Pertiwi Kautsar Abdillah Kemas Muslim Lhaksmana Khoirunnisa Ulayya Kuntjoro Adji Sidarto Lani Rohaeni Laode Muhammad Ali Al-Qomar Lesmana, Rangga Made Larita Ditakristy Mailia Putri Utamil Maulid Fathurachman, Rizaldi Mayriskha Isna Indriyani Mega Silvia Desvi Muhamad Aziz, Reihan Muhammad Fadhil Maulana Muhammad Iqbal Cholil Muhammad Rifqi Arrahim Natadikarta Muhammad Taufiq Raihan Nanda Putri Mintari Narestha Adi Pratama, Putu Agus Naufal Abdurrahman Burhani Nisrina Nur Faizah Novelya Nababan Novi Syafira, Muthia Nur Roza Fitriyana Putri Nuvaisiyah Putu Harry Gunawan Rahmi Putri Amalia Raisa Betha Meiliza Ratih Puspita Furi Rauf, Khalifatur Razaq, Kukuh Sanddi Reima Agustina Kusumawardani Reiza Krisnaviardi Resi Annisa Nur Reza Pratama Rian Febrian Umbara Ridhwan Rifky Herlansyah Rizaldi Maulid Fathurachman Rizq Athariq, Muhammad Sabilla Fitriyantini Saputra, Muhammad Ridho Semeidi Husrin Shabrina Nanggala Sheila Nur Fadhila Sofyan, Denny Sri Rezeki Hardiyanti Susy Sundari Syaifrijal Zirkon Radion Tasya Salsabila Tifani Intan Solihati Triandini Nurislamiaty Triyana Kadarisman Uggi Stivani Savitri Vina Putri Damartya Widyasari, Felicia Dina Yanuar Ishaq Zhafran, I Kamil Elian Zhafran, Kamil Elian