Claim Missing Document
Check
Articles

Model Volatilitas Return Index Saham Syariah Indonesia Melalui Pendekatan Bayesian Markov Switching GARCH Afnanda, Afridho; Maiyastri, Maiyastri; Devianto, Dodi
Lattice Journal : Journal of Mathematics Education and Applied Vol. 4 No. 1 (2024): Juni 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sjech M. Djamil Djambek Bukittinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30983/lattice.v4i1.8381

Abstract

Volatility is an important aspect of financial analysis that plays a crucial role in risk management and investment decision making. Modeling the volatility of financial asset prices is challenging due to its dynamic and complex nature. One approach used to address this problem is the GARCH model. In volatility problems, there is a tendency for structural changes in more complex data so that the GARCH model cannot be used, to overcome this, the Markov Switching GARCH (MS-GARCH) model is used to overcome the problem of changing the data structure. Furthermore, the Bayesian model is also used in combination with the MS-GARCH model to overcome the small sample size. This research uses Indonesia Sharia Stock Index (ISSI) return data from January 1, 2023 to December 31, 2023. From the comparison of the Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC) values to see the best model for forecasting ISSI data, the best model in forecasting ISSI data is the Bayesian MS-GARCH model with the smallest AIC value of -252.544 and BIC value of -237.0894, compared to the MS-GARCH model the AIC value is smaller than the Bayesian MS-GARCH model of -251.1048 and its BIC is -235.6502.   Volatilitas merupakah salah satu aspek penting dalam analisis keuangan yang memainkan peran krusial dalam manajemen resiko dan pengambilan keputusan investasi. Pemodelan volatilitas harga aset keuangan menjadi suatu tantangan karena sifatnya yang dinamis dan kompleks. Salah satu pendekatan yang digunakan untuk mengatasi masalah ini adalah model GARCH. Pada masalah volatilitas kecenderungan terjadinya perubahan struktur pada data yang lebih kompleks sehingga tidak bisa digunakan model GARCH, untuk mengatasi hal ini digunakan model Markov Switching GARCH (MS-GARCH) untuk mengatasi masalah perubahan struktur data. Selanjutnya digunakan juga model Bayesian yang dikombinasikan dengan model MS-GARCH untuk mengatasi jumlah sampel yang kecil. Penelitian ini menggunakan data return Index Saham Syariah Indonesia (ISSI) dari tanggal 1 Januari 2023 hingga 31 Desember 2023. Dari hasil perbandingan nilai Akaike Information Criterion (AIC) dan Bayesian Information Criterion (BIC) melihat model terbaik untuk meramalkan data ISSI, diperoleh model terbaik dalam meramalkan data ISSI adalah model Bayesian MS-GARCH dengan nilai AIC yang terkecil yaitu sebesar -252,544 dan nilai BIC yaitu -237.0894, dibandingkan pada model MS-GARCH nilai AICnya lebih kecil dibandingkan model Bayesian MS-GARCH sebesar -251,1048 dan BIC nya sebesar -235.6502.
Pemodelan Return Harga Emas Dengan Pendekatan Inferensi Bayesian ARFIMA Acnesya, Vivin; Devianto, Dodi; Maiyastri
Lattice Journal : Journal of Mathematics Education and Applied Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Islam Negeri Sjech M. Djamil Djambek Bukittinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30983/lattice.v5i1.9403

Abstract

Volatility in stock and commodity prices, such as gold, plays a crucial role in investment decisions because high price fluctuations increase risk but also create opportunities for higher returns. The Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA) model, an extension of the ARIMA model, is capable of modeling data with long-term dependencies (long memory). This study applies the Bayesian ARFIMA inference model to address parameter uncertainty by incorporating prior information. The study focuses on modeling monthly gold price returns from January 2014 to December 2024, totaling 132 observations. According to Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC) values, the Bayesian ARFIMA model achieves slightly better performance with an AIC of -475.2392 and BIC of -469.6136, compared to the ARFIMA model’s AIC of -474.7184 and BIC of -468.968. Gold returns exhibit a long memory characteristic, meaning current price fluctuations can have persistent effects over time. Therefore, investing in gold is highly profitable as it preserves asset value and provides stability against economic volatility.   Volatilitas harga saham dan komoditas, seperti emas merupakan salah satu faktor penting dalam proses pengambilan keputusan investasi, karena fluktuasi harga yang tinggi dapat meningkatkan risiko sekaligus menciptakan peluang untuk memperoleh keuntungan yang lebih besar. Dalam analisis deret waktu (time series), model Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA) merupakan pengembangan dari model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) yang mampu memodelkan data dengan ketergantungan jangka panjang (long memory). Penelitian ini menggunakan model inferensi Bayesian ARFIMA untuk mengatasi ketidakpastian pada parameter dengan memanfaatkan informasi prior yang diperoleh. Fokus penelitian adalah pemodelan return harga emas bulanan periode Januari 2014 hingga Desember 2024 dengan total 132 data. Berdasarkan perhitungan Akaike Information Criterion (AIC) dan Bayesian Information Criterion (BIC), model Bayesian ARFIMA memperoleh nilai AIC sebesar -475.2392 dan BIC sebesar -469.6136, sedikit lebih baik dibandingkan model ARFIMA yang memiliki AIC -474.7184 dan BIC -468.968. Harga return emas mengandung sifat long memory yang artinya bahwa fluktuasi harga yang terjadi saat ini dapat memiliki pengaruh yang bertahan dalam jangka panjang, sehingga investasi dalam bentuk emas menjadi sangat menguntungkan karena mampu menjaga nilai aset dari waktu ke waktu dan memberikan stabilitas terhadap gejolak ekonomi.
Pemodelan dan Peramalan Volatilitas Memori Panjang pada Return Saham ANTM Studi Komparatif Model GARCH dan FIGARCH Rafulta, Elfa; Yanuar, Ferra; Devianto, Dodi; Maiyastri
Lattice Journal : Journal of Mathematics Education and Applied Vol. 5 No. 1 (2025): Juni 2025
Publisher : Universitas Islam Negeri Sjech M. Djamil Djambek Bukittinggi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30983/lattice.v5i1.9525

Abstract

This study aims to model and forecast the volatility of ANTM stock returns using FIGARCH and GARCH models to capture both short- and long-memory dynamics. Daily return data spanning from January 1, 2014, to December 31, 2024, were analyzed after stationarity confirmation via ADF test. A mean model was estimated using MA (4), followed by conditional variance modeling with GARCH (1,1) and FIGARCH (1, d,1). Diagnostic tests confirmed the presence of heteroskedasticity and long memory, justifying FIGARCH usage. The FIGARCH (1, d,1) model indicated significant long-memory effects (d = 0.461007), while GARCH (1,1) effectively captured short-term volatility clustering. Forecast performance comparison showed that although both models yielded equal RMSE (0.029000), GARCH (1,1) performed better in terms of MAE (0.019531 vs. 0.019529) and MAPE (192.0809 vs. 192.3617). However, FIGARCH demonstrated superior ability in modeling persistent volatility patterns with smoother conditional variance distribution and better long-term uncertainty estimation. These findings suggest that while GARCH is preferable for short-term predictive accuracy, FIGARCH offers more robust insights into long-term volatility persistence, making it suitable for strategic financial risk management.   Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan meramalkan volatilitas return saham ANTM menggunakan model GARCH dan FIGARCH guna menangkap dinamika volatilitas jangka pendek dan panjang. Data return harian dari 1 Januari 2014 hingga 31 Desember 2024 dianalisis setelah melalui uji stasioneritas ADF. Model rata-rata ditentukan menggunakan MA (4), dilanjutkan dengan pemodelan varian bersyarat menggunakan GARCH (1,1) dan FIGARCH (1, d,1). Uji diagnostik menunjukkan adanya heteroskedastisitas dan efek memori panjang, mendukung penggunaan model FIGARCH. Hasil estimasi menunjukkan bahwa model FIGARCH (1, d,1) memiliki nilai d = 0,461007, mengindikasikan adanya efek long memory yang signifikan, sedangkan GARCH (1,1) efektif dalam menangkap klaster volatilitas jangka pendek. Evaluasi kinerja peramalan menunjukkan kedua model memiliki nilai RMSE yang sama (0,029000), namun GARCH (1,1) lebih unggul dalam MAE (0,019531 vs. 0,019529) dan MAPE (192,0809 vs. 192,3617). Meskipun demikian, FIGARCH menunjukkan keunggulan dalam menangkap pola volatilitas jangka panjang yang stabil. Dengan demikian, GARCH cocok untuk akurasi prediksi jangka pendek, sementara FIGARCH lebih direkomendasikan untuk estimasi risiko jangka panjang dalam pengelolaan keuangan strategis.
Membangun Resiliensi Perkebunan Sagu Berbasis Pengetahuan Lokal di Kabupaten Indragiri Hilir Partini; Melinda Noer; Irfan Suliansyah; Dodi Devianto
Jurnal Research Ilmu Pertanian Vol. 5 No. 1 (2025): Jurnal Research Ilmu Pertanian (Februari 2025)
Publisher : Fakultas Pertanian, Universitas Ekasakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31933/6n9gw006

Abstract

Keberlanjutan perkebunan sagu (Metroxylon spp.) di Indonesia menghadapi tantangan akibat perubahan iklim, degradasi lahan, dan tekanan ekonomi. Penelitian ini mengeksplorasi peran pengetahuan lokal dalam mendukung praktik pertanian sagu yang berkelanjutan dan berkontribusi untuk meningkatkan resiliensi pada perkebunan sagu di Kabupeten Indragiri Hilir. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dan studi kasus yang melibatkan wawancara mendalam dengan petani lokal, tokoh masyarakat, pemimpin adat, dan lembaga pemerintah terkait. Teknik analisis data dalam penelitian ini menggunakan metode Miles dan Huberman, yang terdiri dari pengumpulan data, kondensasi, penyajian, dan penarikan kesimpulan. Hasil penelitian ini menekankan pentingnya pengetahuan lokal dalam mendukung keberlanjutan untuk meningkatkan resiliensi dalam mempertahankan fungsi perkebunan sagu sebagai sumber fungsi ekonomi, lingkungan, dan sosial. Bentuk-bentuk pengetahuan lokal tersebut berupa praktek-praktek budidaya, pemanenan, nilai sosial budaya dan nilai pelestarian lingkungan. Pengetahuan lokal ini ketika diintegrasikan dengan pengetahuan ilmiah dapat meningkatkan kebelanjutan dan resiliensi.
Review Literatur: DINAMIKA PENGEMBANGAN PERKEBUNAN SAGU BERKELANJUTAN BERBASIS KEARIFAN LOKAL Partini, Partini; Noer, Melinda; Suliansyah, Irfan; Devianto, Dodi
JURNAL AGRIBISAINS Vol. 9 No. 1 (2023): Jurnal AgribiSains
Publisher : Universitas Djuanda

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30997/jagi.v9i1.6970

Abstract

Sago is a native Indonesian plant that has the potential to be developed as a food and non-food source because it has several advantages, namely high starch content, resistance to climate change, being able to grow and adapt to marginal environments. Sustainability of sago plantation management must meet environmental, economic, social and institutional aspects. The purpose of this study is to identify the dynamics in the development of sago plantations and forms of local wisdom that can support the development of sustainable sago plantations. The research method used is a qualitative approach with Systematic Literature Review (SLR). The results of article review show that the development of sago plantations faces constraints of low productivity and unsustainability from social, economic, environmental culture and institutional aspects. Meanwhile in the community there are local wisdom sago management practices that have a positive effect on the five aspects of sustainability. However, previous study is still partial and does not focus on the sago plantation sector. Research questions about how to develop sustainable sago plantations based on comprehensive local wisdom is the novelty that are offered to be answered in future research.
FAKTOR FAKTOR YANG BERHUBUNGAN DENGAN PEMBERDAYAAN MASYARAKAT PADA PERENCANAAN PENGEMBANGAN KAWASAN KOPI Murtiningrum, Fery; Noer, Melinda; Wahyuni, Sri; Devianto, Dodi
JAS (Jurnal Agri Sains) Vol 7, No 2: Desember 2023
Publisher : Universitas Muara Bungo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36355/jas.v7i2.1218

Abstract

Perencanaan Pengembangan Kawasan kopi penting menjadi perhatian karena menjadi dasar sebuah proses pengembangan kawasan dilakukan untuk pembangunan berkelanjutan. Pengembangan kawasan termasuk juga pengembangan kawasan kopi dilakukan untuk mencapai tujuan sebagaimana tertuang pada rencana pengembangan kawasan kopi (Action Plan). Perencanaan Pengembangan kawasan kopi disusun berdasarkan penggalian kebutuhan dan permasalahan serta potensi yang ada  berbasiskan pemberdayaan masyarakat. Penelitian ini mempunyai tujuan untuk mengetahui faktor faktor yang berhubungan dengan pemberdayaan masyarakat pada perencanaan pengembangan kawasan kopi pada 2 kawasan yang menjadi lokasi untuk pengembangan kawasan kopi di Provinsi Bengkulu yaitu di wilayah Kabupaten Kepahiang dan Kabupaten Rejang Lebong. Pada penelitian ini Metode yang digunakan mixed methods research Alat analisa yang digunakan analisa Kualitatif Deskriptif dan analisa menggunakan SEM PLS. Data di ambil dari petani dan informan. Berdasarkan hasil analisa data penelitian diketahui hasil bahwa faktor faktor yang berhubungan dengan pemberdayaan masyarakat pada perencanaan pengembangan kawasan kopi adalah akses informasi, Partisipatif dan kelembagaan lokal, di mana pengaruh masing masing faktor yaitu, untuk akses informasi sebesar 36,81%. untuk partisipatif sebesar 52,42 %  dan faktor kelembangaan lokal sebesar 37,46 %.
Cultural Perspective: Effective Implementation of Stunting Management Policy in West Pasaman Regency Meiyenti, Sri; Effendi, Nursyirwan; Djafri, Defriman; Devianto, Dodi
Jurnal Antropologi: Isu-Isu Sosial Budaya Vol 25 No 2 (2023): December
Publisher : Universitas Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jantro.v25.n2.p283-292.2023

Abstract

Whether or not a policy is effective can be caused by implementing factors. The implementation implementer referred to as the street bureaucracy is the link between the bureaucracy and the community. In such relationships are influenced by the culture of each. This article discusses the implementation of stunting handling in West Pasaman District, West Sumatra Province. The objectives of this article are: describe the implementation of stunting handling policies by implementers and explain the acceptance of targets to the policy implementation program. This article is based on research using qualitative methods with an ethnographic approach. The research data were collected by observation techniques and in-depth interviews. The results showed that the implementation of stunting prevention in West Pasaman has been formally carried out well. The Regional Apparatus Organization involved and the implementation officer at the spearhead are working seriously with each of their duties. This has made the Regional Government of West Pasaman Regency ranked first in the Convergence Action to Accelerate Stunting Reduction 4 times in a row from 2019 to 2022. However, people in Nagari who are the locus of stunting feel that the program approach actually makes the target community (especially those with stunting children) feel depressed and intimidated, causing resistance to posyandu activities. So it can be said that the implementation of stunting prevention carried out is less effective. This has made the Regional Government of West Pasaman Regency ranked first in the Convergence Action to Accelerate Stunting Reduction 4 times in a row from 2019 to 2022. However, people in Nagari who are the locus of stunting feel that the program approach actually makes the target community (especially those with stunting children) feel depressed and intimidated, causing resistance to posyandu activities. So it can be said that the implementation of stunting prevention carried out is less effective. This has made the Regional Government of West Pasaman Regency ranked first in the Convergence Action to Accelerate Stunting Reduction 4 times in a row from 2019 to 2022. However, people in Nagari who are the locus of stunting feel that the program approach actually makes the target community (especially those with stunting children) feel depressed and intimidated, causing resistance to posyandu activities. So it can be said that the implementation of stunting prevention carried out is less effective.
Comparison Between SARIMA Model and Artificial Neural Network On Forecasting Foreign Tourist in Batam City Rasyid, Fadila; DEVIANTO, DODI; RAHMI HG, IZZATI
Jurnal Matematika UNAND Vol. 12 No. 3 (2023)
Publisher : Departemen Matematika dan Sains Data FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmua.12.3.282-290.2023

Abstract

Batam City is one of the tourist attractions in Indonesia with the number of foreign tourist arrivals increasing every year. As one of the impacts of increasing the number of foreign tourist visits, the provincial government must improve the existing facilities in the tourism area, both in quality and quantity. In order for these facilities to be adequate to serve foreign tourists visiting Batam City in the future, it is estimated that the number of tourist visits to Batam City in the future is expected. This study aims to model foreign tourist arrivals using the SARIMA method and Neural Networks and compare the accuracy of the two methods with Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The best SARIMA model for data on the number of foreign tourist arrivals to Batam City is SARIMA (2, 1, 0)(1, 1, 0)12 with MSE = 2,672,774,359 and MAPE = 21,4487%. The Neural Network Model is ˆy = max(0, 0.03208266 + 0.48310924V1 +...+ 0.46732363V8) with MSE = 171.279.990 and MAPE = 7.1404%. Thus, modeling with Artificial Neural Networks in these cases provides a better model than SARIMA in modeling data on the number of tourist visits to Batam City.
MODEL CAPITAL ASSET PRICING MODEL (CAPM) DALAM PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM JAKARTA ISLAMIC INDEX (JII) NASTHASYA, NOVALISA; Yozza, Hazmira; DEVIANTO, DODI
Jurnal Matematika UNAND Vol. 12 No. 4 (2023)
Publisher : Departemen Matematika dan Sains Data FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmua.12.4.299-308.2023

Abstract

Dalam berinvestasi saham, setiap investor ingin mendapatkan return yang tinggi dan risiko yang rendah. Salah satu cara untuk meminimalisir risiko adalah dengan membentuk portofolio optimal yang menguntungkan dari segi return dan risiko. Pada penelitian ini digunakan Capital Asset Pricing Model (CAPM) dalam membentuk portofolio optimal. Data yang digunakan adalah data saham dalam Jakarta Islamic Index (JII) periode Desember 2020-November 2021. Pemodelan menghasilkan 5 saham penyusun komposisi portofolio optimal. Return eskpektasi portofolio sebesar 0,015282 dan risiko portofolio sebesar 0,069750. Evaluasi kinerja portofolio optimal yang terbentuk diukur berdasarkan ukuran rasio Sharpe, Modigliani Square dan Treynor. Dari hasil penelitian didapat bahwa portofolio optimal yang dibentuk dengan Capital Asset Pricing Model (CAPM) layak untuk diinvestasikan.
KEARIFAN LOKAL DALAM PEMANENAN DAN PENJUALAN BATANG SAGU Partini, Partini; Noer, Melinda; Suliansyah, Irfan; Devianto, Dodi
Agrisaintifika: Jurnal Ilmu-Ilmu Pertanian Vol. 7 No. 2(is) (2023): Pengembangan Pertanian Berbasis Kearifan Lokal Yang Berkelanjutan
Publisher : Universitas Veteran Bangun Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32585/ags.v7i2(is).4341

Abstract

Dalam kehidupan masyarakat terutama di pedesaan, kearifan lokal masyarakat yang bersumber dari nilai-nilai religi dan kondisi lingkungan turut mewarnai dalam pengelolaan kebun sagu. Diantara kearifan lokal tersebut terdapat pada saat pemanenan, pengangkutan sampai penetapan harga dalam proses jual beli. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah deskriptif kualitatif melalui studi pustaka, observasi dan wawancara. Dalam proses pemanenan terdapat pengetahuan lokal yang digunakan untuk menentukan batang yang masak tebang dengan melihat kemunculan bunga muda. Sementara itu, sebagai bentuk adaptasi terhadap lingkungan rawa yang minim sarana jalan, masyarakat menggunakan cara menggolek dan menggunakan pelepah sagu sebagai landasan jalan untuk mengeluarkan tual sagu dari kebun. Selanjutnya untuk membawa tual-tual sagu ke pabrik dengan cara dihanyutkan ke sungai dan ditarik dengan perahu motor. Dalam proses penetapan harga, selain faktor ekonomi (keuntungan) juga terdapat nilai-nilai kearifan lokal yang berdasarkan nilai sosial religi, hubungan kerabat dan motivasi tolong menolong. Nilai-nilai seperti ini dianggap membawa keberkahan, kebahagiaan, dan rezeki yang lapang bagi para pelakunya.
Co-Authors Abdi Mulya Acnesya, Vivin Admi Nazra Afnanda, Afridho Afrimayani Afrimayani Ainul Mardhiyah, Ainul Almuhayar, Mawanda Amalia Dwi Putri AMALIA DWI PUTRI ANNISA RAHMADIAH Arfarani Rosalindari ARNEZDA PUTRI Arrival Rince Putri Asdi, Yudiantri Astari Rahmadita Aulia Safitri Bahri, Susila Baqi, Ahmad Iqbal Boby Canigia Bukti Ginting Cesa Febri Desti Cichi Chelchillya Candra Cichi Chelchillya Candra Cindyana Aldrifisia Cintya Mukti Citra Ariadini Chairunnisa Claudia Putri Zoelanda Darvi Mailisa Putri Defriman Djafri Delvia Alhusna Des Welyyanti Desi Susanti Dina Monica DIRAMADHONA MUTIASALISA Efendi Efendi Eka Rahmi Kahar Elfa Rafulta Elfindri, Elfindri Elisa Sri Hastuti Elsa Wahyuni Elvi Yati Ermanely Ermanely Fadila Aulia Fadila Rasyid Fadilla Nisa Uttaqi Fajriyah, Rahmatika Faldo Aditya Farhah Anggana Fery Murtiningrum Fery Murtiningrum, Fery Finti Warni FITARI RESMALANI FITRI SABRINA Fitria Sarah Ginting, Yanti Mayasari Gusmanely Z Hafiz Rahman HANDIKA WAHYU VIKRANTHA Hasibuan, Lilis Harianti Hazmira Yozza Herliani Evinda Husnul Fikri Ihsan Kamal Ikhlas Pratama Sandi Irfan Suliansyah Istiqamah . Iswahyuli . Izzati Rahmi HG Jatu Visitasari Jayanti Herli Kamarni, Neng Khatimah, Havifah Husnatul Kiki Ramadani Lana Fauziah Lathifah Yulyanisa Lily Zuhrat Lita Wulandari Aeli Livia Amanda LOLANDA SYAMDENA M. Pio Hidayatullah M. Rizki Oktavian Maisan Nusa Putri Maiyastri Maiyastri, Maiyastri Majbur, Ridha Fauza maMaiyastri Maiyastri Mardha Tillah Maulini Septya Mawanda Almuhayar Mayastri Mayastri Melinda Noer Melisa Febriyana MUHAMMAD HAFANDRY Muhammad Iqbal Muhammad Qolbi Shobri Muhammad Ridho Muharisa, Catrin Mutia Yollanda Nadia Husna Nadya Risna Putri Narwen Narwen NASTHASYA, NOVALISA Nisa, Alvi Khairin Nova Noliza Bakar NOVALISA NASTHASYA Noverina Alfiany Nursyirwan Effendi, Nursyirwan NURUL AISHAH Nurwijayanti Olivia Prima Dini Partini Partini Partini Partini, Partini Puteri Bulqis Azhari Putri Permathasari Putri Permathasari Putri Putri Putri Riza Chaniago Radhiatul Husna Rahma Diana Safitri Rahmawati Ramadhan RAHMI HG, IZZATI Ramadhani, Eza Syafri Ramadhani, Nia Rasyid, Fadila Religea Reza Putri Riau, Ninda Permata Ridhatul Ilahi Ridho Pascal Willmar Ridho Saputra, Ridho Rini Elvira Riri Lestari Risma Yulia Rosi Ramayanti Rudiyanto Rudiyanto, Rudiyanto SAIDAH . Sani, Ridha Fadhila Saputri, Ovi Delviyanti SARAH SARAH Sarmada Sarmada Sarmada, Sarmada Selfinia, Selfinia SHINTA YULIANA Siska Dwi Kumala Sri Meiyenti Sri Wahyuni Sri Wahyuni Suci Sari Wahyuni SUMINDANG YUZAN Surya Puspita Sari Surya Puspita Sari, Surya Puspita Syauqi, Irfan Tasya Abrari Tessy Oktavia Mukhti Tiara Shofi Edriani Tomi Desra Yuliandi ULLYA IZZATY UMMU BUTSAINATUL EL KHAIR Uqwatul Alma Wisza Uswatul Hasanah Vira Agusta Wikasanti Dwi Rahayu William Huda Willmar, Ridho Pascal WULANDARI, FRILIANDA Yanuar, Ferra Yaswirman, Yaswirman Yosika Putri Yurinanda, Sherli Zetra, Aidinil Zuardin, Aulia Zul Ahmad Ersyad Zulakmal, Zulakmal