Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.369
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Teknik Elektro Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) JUITA : Jurnal Informatika ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Panrita Abdi - Jurnal Pengabdian pada Masyarakat JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Techne : Jurnal Ilmiah Elektroteknika JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) JUTEI (Jurnal Terapan Teknologi Informasi) Indonesian Journal of electronics, electromedical engineering, and medical informatics Jurnal Abdi Insani Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Almufi Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat KOMMAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Prosiding Seminar Nasional Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi ReTII eProceedings of Engineering Community Service Seminar and Community Engagement (COSECANT) Telkatika: Jurnal Telekomunikasi Elektro Komputasi & Informatika Jurnal Nasional Sains dan Teknik
Ledya Novamizanti
Telkom University
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 94 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 94 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Analisis Dan Implementasi Klasifikasi K-nearest Neighbor (k-nn) Pada Sistem Identifikasi Biometrik Telapak Kaki Manusia Armanda Nur Fadhlillah; Ledya Novamizanti; Ratri Dwi Atmaja
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 Pengenalan individu menjadi bagian penting dalam banyak aspek kehidupan modern untuk mendapatkan informasi atau identitas. Pada kasus identifikasi bencana alam contohnya, tidak jarang korban ditemukan dalam kondisi tidak baik pada seluruh atau sebagian tubuhnya, dimana telapak kaki korban masih utuh. Hal ini menyebabkan korban menjadi sulit diidentifikasi. Maka dari itu dibutuhkan solusi pengenalan lain untuk mengidentifikasi individu secara benar melalui sistem. Biometrik telapak kaki dengan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) dapat dimanfaatkan sebagai pengenalan individu yang akurat. Biometrik telapak kaki memenuhi persyaratan pemilihan biometrika yaitu universal, membedakan, dan permanen, dimana nilai K dari klasifikasi akan disesuaikan sehingga menghasilkan akurasi terbaik. Pada penelitian sebelumnya telah banyak dibahas berbagai macam pengenalan individu selain daripada telapak kaki, namun tentu saja setiap sistem pengenalan memiliki kelebihan dan kelemahan. Salah satu kelebihan dari biometrik telapak kaki adalah unjuk kerja yang bagus. Tugas akhir ini dibuat dengan tujuan untuk mensimulasikan suatu sistem yang mampu mengidentifikasi individu melalui citra telapak kaki. Hasil dari pengujian, didapatkan akurasi terbaik klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan pendekatan Euclidean Distance, dan Cosine Distance sebesar 98% dengan mengaplikasikan sistem autorotate. Waktu komputasi rata-rata yang dibutuhkan untuk setiap citra dalam proses ekstraksi ciri Haar Wavelet adalah 2.9796 detik dan 0.00229 detik dalam proses klasifikasi. Kata kunci — Biometrik, Telapak Kaki, Haar Wavelet, K-Nearest Neighbor (KNN).
Kode Warna Berbasis Transformasi Wavelet Untuk Pengkodean Karakter Gogi Gautama Al Hadiid; Gelar Budiman; Ledya Novamizanti
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

Meningkatnya penggunaan code dalam kehidupan sehari hari, menjadi dasar ketertarikan penulis untuk meneliti tentang pembuatan code baru untuk penomoran. Banyak sekali penggunaan code yang menggunakan basis warna binary, kurangnya penggunaan warna untuk pembuatan kode menarik minat penulis. Color Code dibuat dengan menggunakan discrete wavelet transform untuk membagi image menjadi bagian bagian kecil. Yang kemudian diisi pada bagian dan layer warna tertentu sesuai aturan yang ditetapkan. Penggunaan Color Code terbukti tahan terhadap berbagai noise yang diberikan dan juga tahan terhadap proses printing dan scanning, dengan akurasi sebesar 82.75% pada printed Color Code. Kata Kunci : Color Code, Binary, Discrete Wavelet Transform, Penomoran.
Deteksi Ada Tidaknya Cacat Pada Kayu Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik I Gusti Putu Agung Satria Bayu Mahendra; Ledya Novamizanti; Ratri Dwi Atmaja
eProceedings of Engineering Vol 2, No 1 (2015): April, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Indonesia merupakan sebagai salah satu negara tropis di dunia, memiliki sumber daya alam yang sangat kaya diantaranya sumber daya hutan baik hutan alam maupun hutan tanaman, dengan berbagai jenis ekosistem yang ada di dalam hutan termasuk pohon. Pohon adalah penghasil kayu, kayu yang nantinya akan diolah menjadi produk dengan bahan dasar kayu. Kini Indonesia berada pada posisi ke- 13 negara pengekspor kayu terbesar di dunia, berada di bawah China, Malaysia dan Vietnam. Kayu yang diekspor haruslah memiliki kualitas yang baik, namun di Indonesia proses pensortiran kayu masih dilakukan dengan cara manual oleh manusia dimana hal tersebut sangat tidak efektif. Supaya proses pensortiran kayu menjadi lebih efektif dan mendapatkan kualitas kayu yang baik, maka dibutuhkan sebuah sistem untuk mendeteksi cacat pada kayu dan pensortiran secara otomatis. Pada tugas akhir ini penulis akan merancang sistem klasifikasi kayu otomatis berdasarkan ada tidaknya cacat pada kayu berbasis pengolahan citra digital. Metode yang digunakan untuk ekstraksi ciri pada tugas akhir ini adalah ekstraksi ciri statistik orde pertama dan kedua, serta untuk metode klasifikasi kondisi kayu digunakan metode k-Nearest Neighbor (k-NN) selain kedua metode tersebut digunakan juga metode morfologi citra sebagai perbandingan. Sistem ini dirancang menggunakan software Matlab R2013a. Berdasarkan hasil simulasi secara keseluruhan, dapat disimpulkan bahwa sistem dapat membedakan kondisi kayu berdasarkan ada tidaknya cacat pada kayu. Hasil akurasi tertinggi diperoleh saat nilai k pada k-NN = 1 dengan euclidean distance yaitu sebesar 79,3233% dan akurasi yang didapatkan oleh metode morfologi citra adalah sebesar 95,1128%. Kata kunci : MATLAB, kayu, analisis tekstur, statistik, k-NN
Perancangan Sistem Pengenalan Suara Dengan Metode Linear Predictive Coding R Ricki Juniansyah; Rita Magdalena; Ledya Novamizanti
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

Speech recognition merupakan teknologi untuk mengenali suara manusia yang kemudian dapat dimanfaatkan untuk berbagai keperluan. Pada tugas akhir ini speech recognition digunakan untuk merancang sistem aplikasi pengenalan suara menggunakan metode Linear Predictive Coding. Linear Predictive Coding merupakan suatu metode analisa sinyal yang menghasilkan sejumlah koefisien LPC. Pada tugas akhir ini dilakukan ekstraksi ciri suara dengan metode LPC dan dilanjutkan dengan metode Hidden Markov Model untuk pelatihan dan pengenalan suara. LPC mengambil ciri-ciri yang ada didalam sampel suara manusia kemudian menjadi masukan untuk pembelajaran pola. Pada penelitian sebelumnya metode LPC digunakan dalam sistem speech to text. Hasil pengujian sistem pada tugas akhir ini menunjukan bahwa akurasi tertinggi sistem bernilai 53,34% dengan waktu komputasi 51,27 detik. Hasil tersebut didapat pada kondisi ukuran frame bernilai N=900 dan M=700, 7 jumlah data training tiap user, ukuran codebook 4 dan jumlah state 7. Kata Kunci : Linear Predictive Coding, Hidden Markov Model
Perancangan Dan Analisis Steganografi Video Dengan Menyisipkan Teks Menggunakan Metode Dct Ryan Anggara; Gelar Budiman; Ledya Novamizanti
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 Perkembangan pada teknologi internet yang pesat, membuat tingkat privasi dalam pertukaran dan pengiriman informasi penting menjadi menurun. Sehingga tidak sedikit informasi penting tersebut bisa terbongkar. Salah satu metode untuk menyembunyikan pesan ke suatu media adalah dengan Steganografi. Dengan steganografi, pesan rahasia akan bisa disisipkan dalam suatu media dan dapat diakses atau di ekstraksi oleh pihak tertentu. Pada tugas akhir ini dirancang sebuah perangkat lunak untuk dapat menyisipkan teks ke dalam suatu video, kemudian ekstraksi ciri pada video tersebut untuk mendapatkan pesan yang sudah disisipkan, dan akan ada skenario pengujian dengan menggunakan beberapa parameter dan diberikan serangan pada video tersebut. Pada dasarnya, steganografi video mirip dengan steganografi gambar. Karena peracangan tugas akhir ini dimulai dari steganografi gambar. Sehingga pada tugas akh ir ini akan dirancang juga ekstraksi video referensi berformat avi ke frame-frame dan kemudian penyisipan akan dilakukan pada frame-frame tersebut. Perangkat lunak akan dirancang dengan menggunakan Matlab. Metode yang digunakan untuk steganografi video sudah banyak. Tetapi pada tugas akhir ini, penulis akan menggunakan metode Discrete Cosine Transform (DCT). Karena DCT salah satu metode yang terbaik untuk melakukan penyisipan teks dan ekstraksi yang baik. Sehingga DCT memiliki akurasi yang baik untuk membaca teks. Dengan tugas akhir ini, penulis memiliki pendapat bahwa steganografi dengan menggunakan metode DCT bisa menyisipkan pesan dan ekstraksi pesan dengan baik ke semua frame video. Kata kunci : Steganografi, DCT, matlab, Watermarking
Perancangan Software Deteksi Kelainan Jantung Premature Atrial Contractions (pacs) Menggunakan Rr Interval Pada Smartphone Berbasis Android Ivany Sesa Rehadi; Sugondo Hadiyoso; Ledya Novamizanti
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 Kurangnya kesadaran tentang kesehatan jantung, tingkat stress yang tinggi, gaya hidup yang kurang sehat dan sering mengkosumsi makanan junk food dapat mengakibatkan berbagai ganguan kesehatan pada jantung. Salah satunya adalah gangguan jantung Aritmia Premature Atrial Contractions (PACs). PACs merupakan suatu kejadian kontraksi yang muncul lebih awal dan berasal dari sumber picu jantung (facemaker) SA Node yang diawali denga kemunculan gelombang P dan diikuti gelombang QRS kompleks dan gelombang T. Pendeteksi dini pada gangguan jantung PACs ini dengan menggunakan EKG. EKG merupakan aktivitas kelistrikan yang menghasilkan gelombang yaitu berupa gelombang P, kompleks QRS dan gelombang T. Pada penelitian sebelumnya,telah dibuat deteksi PACs dengan metode yang sama namun penelitian tersebut masih berupa data, dan dalam penelitian ini akan diaplikasikan menggunakan software dengan bahasa pemograman Java yang terpasang pada smartphone berbasis Android. Pada tugas akhir ini telah dibuat software untuk mendeteksi penyakit kelainan jantung PACs mengunakan RR interval, dan algoritma QRS Detection Pan and Tompkins. Dengan merancang software deteksi PACs pada smartphone berbasis andorid ini, dapat memudahkan untuk deteksi dini penyakit kelainan jantung tersebut. Software dapat membaca kelaian jantung PACs. Kata kunci : kelainan jantung, PAC, deteksi jantung, Aritmia PAC, Software Android
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.
Analisis Dan Simulasi Penghilang Hujan Pada Citra Digital Dengan Metode Image Decomposition Dias Wardana; Bambang Hidayat; 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

Foto atau citra adalah salah satu alat yang digunakan untuk mengabadikan kejadian tertentu dalam hidup. Namun terkadang terdapat beberapa hambatan dalam proses pengambilan gambar untuk menghasilkan sebuah citra. Salah satu hambatan tersebut adalah keadaan cuaca yang kurang mendukung sehingga citra yang dihasilkan kurang optimal, padahal tidak semua kejadian dapat terulang dan tidak setiap pemandangan akan sama pada waktu yang berbeda. Musim hujan merupakan salah satu keadaan cuaca yang menjadikan citra kurang optimal. Citra yang diambil saat hujan berlangsung akan mengandung butiran air hujan dan menutupi beberapa bagian pada citra sehingga citra yang dihasilkan bercampur dengan butiran hujan. Dalam tugas akhir ini, telah dirancang sebuah sistem yang akan melakukan pemisahan noise berupa hujan dari sebuah citra digital dengan menggunakan image decomposition. Citra masukan akan diuraikan menjadi dua bagian dengan bilateral filtering menjadi komponen high frequency (HF) dan low frequency (LF), kemudian komponen HF akan diuraikan menjadi komponen hujan dan komponen non-hujan dengan metode Morphological Component Analysis (MCA). Sehingga komponen hujan dapat dihilangkan dari gambar dan menghasilkan citra tanpa noise. Perangkat lunak yang digunakan pada tugas akhir ini adalah Matlab R2012b. Keluaran yang diperoleh adalah gambar yang telah dipisahkan dari hujan dengan kualitas yang lebih baik dengan nilai PSNR 33.84, waktu komputasi 278.71 dan nilai CC sebesar 0.592. Kata kunci : hujan, image decompositon, MCA, sparse coding, dictionary learning 
Perbandingan Metode Surf Dan Sift Dalam Sistem Identifikasi Tanda Tangan Felix Pidha Hilman; Ledya Novamizanti; Rita Purnamasari
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 Identifikasi tanda tangan merupakan langkah yang penting untuk menghindari tindakan pemalsuan tanda tangan. Sebuah sistem identifikasi tanda tangan sangat dibutuhkan agar pemalsuan tanda tangan tidak merugikan orang lain. Metode ekstraksi ciri Speed Up Robust Features dan Scale Invariant Feature Transform akan sesuai digunakan untuk sistem tersebut. Selain itu didukung juga penggunaan k-Nearest Neighbour untuk proses klasifikasi. Data yang digunakan di dalam penelitian ini adalah tanda tangan dari 10 orang dengan masing-masing memberikan 30 tanda tangan. Jumlah total 300 tanda tangan akan dibagi untuk data latih sebanyak 100 buah dan data uji sebanyak 200 buah. Hasil yang diperoleh dari pengujian adalah dengan jumlah poin=100 menggunakan ekstrasi ciri SIFT, rata-rata persentase citra benar tertinggi adalah 68% dari 200 data uji yang terbagi dalam 10 kelas. Sedangkan dengan ekstraksi ciri SURF dengan jumlah poin=125, rata -rata persentase citra benar tertinggi adalah 68% dari 200 data uji yang terbagi dalam 10 kelas. Kata kunci : Pengenalan tanda tangan, ekstraksi ciri, SURF, SIFT, k-NN
Analisis Performansi Kompresi Wavelet Dan Kompresi Slantlet Pada Data Citra Biner, Grayscale Dan Rgb Berformat Bmp, Png Dan Jpeg Aulia Wibowo; Gelar Budiman; Ledya Novamizanti
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 Kompresi adalah suatu teknik pemampatan data agar suatu data memiliki ukuran yang lebih kecil dari ukuranaslinya. Pada zaman sekaran ini dengan majunya teknologi internet dan kebiasaan masyarakat modern yang semakin sering melakukan download atau upload data ke internet baik itu ke media sosial atau pun keperluan pribadi menjadikan teknik kompresi mejadi suatu keharusan pada setiap aplikasi dan teknologi. Pada tugas akhir ini akan dilakukan analisis mengenai dua teknik kompresi yaitu teknik kompresi Wavelet yang sudah banyak dikenal dengan kompresi Slantlet yang masih sangat awam tetapi memiliki kemampuan yang baik dalam hal kompresi citra. Dalam pengujian kali ini yang menjadi parameter pembandingnya adalah PSNR, MSE, rasio kompresi, dan waktu proses. Berdasarkan hasil analisis dan uji coba pada beberapa citra, didapatkan metode Slantlet memiliki nilai rata-rata PSNR 35.67 dB dan 34.62 dB untuk Wavelet. Nilai rasio kompresi Slantlet dan Wavelet hampir sama yang berarti kedua teknik tersebut memiiliki kemampuan rata-rata kompresi yang hampir sama yaitu berkisar antara 45% - 95%. Waktu proses rata-rata Slantlet lebih cepat dibading Wavelet yaitu 182 detik untuk Slantlet dan 217 untuk Wavelet. Kata kunci : Kompresi Citra, Wavelet, Slantlet, SPIHT
Co-Authors ABDULFATTAH, MUHAMMAD EFAN Aditya, Ghanes Mahesa ADRIAN KURNIA, ADRIAN Adviatmadja, Sebastian Danny Agnes Gabriela Putri Winata Agung Nugroho Jati Ahmad Akbar Khatami Ahmad Alfi Adz Dzikri Ahmad Fauzan Fauzan Aldra Kasyfil Aziz Amini, Siti Aisyah Andy Ruhendy Putra ANGGUNMEKA LUHUR PRASASTI Annida, Nurafifah Aqilah Mamur Tanjung , Najmi Arindaka, Hafizhan Bhamakerti Armanda Nur Fadhlillah Ashri Dinimaharawati Aulia Wibowo Bambang Hidayat Cindy Angelista Deltika Cucu Alex Zaenudin Danny Adviatmadja, Sebastian David Chandra De Lima, Nadya Viana Dedy Rahman Wijaya Denny Meilika Setiawati Desri Kristina Silalahi Dias Wardana Dick Maryopi Dien Rahmawati Dimitri Mahayana Dine Octavia Kumalasari Eko Susatio Elsa Nur Fitri Astuti Elsa Nur Fitri Astuti Erizka Banuwati Candrasari Fahriansyah, Ardy Fajri, Farhan Ulil FARDAN FARDAN, FARDAN Faris Fadhlur Rachman Fathiyya, Dhiya Faza, Lulu Balqis Zianka Felix Pidha Hilman Fenty Alia Fikri Adhanadi Firdaus, Rifqi Fadhilah Fityanul Aditya Fityanul Akhyar Fredigo, Agno Gelar Budiman Gogi Gautama Al Hadiid HAFIZHANA, YASQI Hakim, Farhan Nur HANNAN HARAHAP, HANNAN Hanum, Mirza Alifia Harist Gymnovriza Hermawan, Laksamana Mikhail Husneni Mukhtar I Gusti Putu Agung Satria Bayu Mahendra I N Apraz Ramatryana I Nyoman Apraz Ramatryana Ilman, Mukhamad Zidni Imansyah Basudewa , Muhammad Indra Aulia Intan Sulviyani Irma Safitri Ivandy Chaniago Ivany Sesa Rehadi Iwan Iwut Iwan Iwut Tritoasmoro Iwut Tritoasmoro, Iwan Jangkung Raharjo Koredianto Usman Kurnia Ramadani Kurniawan Nur Ramadhani Mahanani, Edo Lutfi Mahfuz, Muhammad Rafi Marlindia Ike Sari Maulana , Muhammad Dafa Mertu, Aidi Mirsa Bayu Prasetyo Mochamad Reyhand Landrenzy Zulfikar Mohamad Alfaj’ri Muhammad Alief Hidayah Baso Muhammad Azwar Zulmi Muhammad Biyan Priatama Muhammad Fikri Aufa Muhammad Hablul Barri Muhammad Harits Ibrahim Muhammad Iqbal Rabbani Muhammad Raia Pratama Putra Wibowo Muhammad Rayhan Ghifari Muhammad Rizqy Alfarisi Muhammad Sindu Ramadhan Muhammad Wahyu Setiawan Nabila Setya Utami Novelita Dwi Miranda Novialdy Nugroho Santoso Nur Ibrahim Paradila I., Dela Parjuangan, Sabam Pinasthika Aulia Fadhila Pratama , Nyoman Raflly Prawita, Fat’hah Noor Priyambodo, Afif Putra, Afi Athallah Syamsulhadi Putu Harry Gunawan R Ricki Juniansyah R. Yunendah Nur Fu’adah Rabby Fitriana Adawiyah Rahma Nur Auliasari Rahmawati, Aulya RAMATRYANA, I NYOMAN APRAZ Randy Hamzah Hardianto Ratri Dwi Atmaja Razendra Zahran Firdaus Reyhan Radifan Jordy RIANTIARNI, TITA Rita Magdalena Rita Purnamasari Rita Rismala Rizal, Mochammad Fahru Rochmawati Ruslan , Ramah Rinaldi Ryan Anggara Sa'idah, Sofia Sari, Rina Media Satria Mandala Sa’idah, Sofia Setyagraha , Muhammad Rafi Mahfuz SIDDIK, MUHAMMAD ARSYAD Siti Azizah Suci Aulia Sugondo Hadiyoso Sulistyowati, Syifa Dwi Suryo Adhi Wibowo Susatio, Eko Susi Diriyanti Novalina Syamsul Rizal Syamsul Rizal Tanjung, Najmi Aqilah Mamur Thomhert Suprapto Siadari Thoriq Bayu Aji Tora Fahrudin Wahidin Wahidin WANANDA, PUTU DEBBY WIBOWO, BHISMA ADI Wicaksono, Muhammad Rievnuansyah YUYUN SITI ROHMAH Zahra Zettira Zukhrufuljannah Zaky, Pavel Manaf El