Claim Missing Document
Check
Articles

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM MENGGUNAKAN METODE MULTIOBJEKTIF Dwi Nining Indrasari; Neva Satyahadewi; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 4 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v9i4.42742

Abstract

Strategi yang dapat dilakukan investor dalam berinvestasi, yaitu dengan membentuk portofolio optimal. Portofolio optimal dapat dibentuk menggunakan metode multiobjektif, dimana metode tersebut dapat memaksimalkan return dan meminimalkan risiko pada waktu bersamaan. Pada metode multiobjektif terdapat koefisien pembobot yang digunakan untuk menunjukkan seberapa besar seorang investor mengambil risiko atas expected return. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis besarnya nilai return dan risiko yang terbentuk dalam pembentukan portofolio optimal saham menggunakan metode multiobjektif. Data yang digunakan dalam penelitian merupakan data penutupan harga saham harian yang selalu masuk dalam indeks saham LQ-45 pada periode 1 Januari sampai dengan 31 Desember 2018. Saham yang dipilih untuk pembentukan portofolio optimal ada empat saham, diantaranya PTBA.JK, BBCA.JK, ICBP.JK, dan SMGR.JK. Pada kasus ini diambil contoh dengan menginvestasikan modal sebesar Rp50.000.000,00 dengan periode waktu 20 hari dan tingkat kepercayaan 95%. Berdasarkan hasil analisis menggunakan koefisien pembobot , maka diperoleh nilai return sebesar Rp4.962.680,00 dengan risiko sebesar Rp4.352.279,00. Kata Kunci: Metode Multiobjektif, Portofolio Optimal, Koefisien Pembobot
PERHITUNGAN CADANGAN PREMI ASURANSI JIWA DWIGUNA DENGAN METODE FACKLER BERDASARKAN ASUMSI CONSTANT FORCE Ratna Nursariyani; Setyo Wira Rizki; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 3 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v10i3.48339

Abstract

Asuransi jiwa dwiguna merupakan perpaduan antara asuransi jiwa berjangka dan asuransi jiwa seumur hidup. Peserta asuransi baik meninggal dunia maupun bertahan hidup akan dibayarkan uang pertanggungan. Premi yang diterima oleh perusahaan sebagian harus dicadangkan sebagai cadangan premi, sehingga bila di masa yang akan datang terjadi klaim, maka perusahaan tidak kesulitan membayarnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis besarnya cadangan premi pada asuransi jiwa dwiguna menggunakan metode Fackler berdasarkan asumsi Constant Force. Langkah-langkah pada penelitian ini adalah menghitung peluang kematian menggunakan asumsi Constant Force, menghitung nilai suku bunga dalam bulanan, menghitung nilai anuitas dan premi dwiguna, kemudian menentukan nilai cadangan. Pada penelitian ini digunakan Tabel Mortalita Indonesia 2019. Kemudian diambil kasus seorang laki-laki dan perempuan berusia  23, 30 dan 35 tahun, dengan lama masa pertanggungan asuransi selama lima tahun dan lama masa pembayaran premi selama lima tahun, kemudian tingkat suku bunga sebesar 4, 5 dan 6% serta besar santunan yang akan diterima sebesar Rp30.000.000,-. Nilai cadangan yang dihasilkan untuk tahun pertama sebesar Rp4.151.101,- dengan nilai cadangan yang dihasilkan perbulan, untuk bulan pertama pada tahun pertama sebesar Rp368.076,- dan semakin meningkat setiap bulannya maupun setiap tahunnya selama masa pertanggungan, sehingga nilai cadangan sama dengan santunan yang diterima oleh tertanggung ketika masa periode berakhir. Kata Kunci: Cadangan retrospektif, premi bersih
OPTIMALISASI WAKTU PENGEMBALIAN MANFAAT PENSIUN MENGGUNAKAN METODE BENEFIT PRORATE TIPE CONSTANT PERCENT Mega Tri Junika; Neva Satyahadewi; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (411.732 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i3.40890

Abstract

 Program pensiun merupakan investasi jangka panjang yang diberikan suatu perusahaan sebagai bentuk balas jasa atau kinerja pekerja dan juga suatu tanggung jawab perusahaan terhadap kesejahteraan pekerja. Benefit prorate merupakan metode yang menunjukkan manfaat pensiun berasal dari jumlah gaji saat ini dimana dipengaruhi oleh kumulatif manfaat terhadap perbandingan masa kerja yang telah dijalankan sejak awal kerja hingga pensiun. Tujuan penelitian ini adalah menentukan besar manfaat yang akan diterima oleh peserta program pensiun berdasarkan metode benefit prorate, menganalisis dan menentukan waktu pengembalian manfaat pensiun yang optimal. Penelitian ini berawal dari studi kasus mengenai seorang peserta (pria) program pensiun yang masuk kerja pada usia 20 tahun dengan gaji pokok awal sebesar Rp3.000.000,- per bulan. Ketentuan asumsi yang digunakan yaitu usia pensiun 56 tahun, tingkat suku bunga sebesar 8%, kenaikan gaji pokok tiap tahun (PhDP) sebesar 2%, dan proporsi dari gaji yang disiapkan untuk manfaat pensiun ( ) sebesar 2,5% dari total gaji selama bekerja. Setelah dilakukan perhitungan berdasarkan metode benefit prorate tipe constant percent diperoleh bahwa nilai manfaat yang diterima peserta saat pensiun adalah Rp586.460.648,-. Ketika peserta program pensiun tersebut ingin mengambil manfaat dana pensiun (C) sebesar Rp6.000.000,- per bulannya, maka berdasarkan perhitungan menggunakan metode amortisasi diperoleh lama waktu pengembalian manfaat pensiun yaitu 13 tahun 11 bulan. Lamanya waktu pengembalian manfaat pensiun dapat dipengaruhi oleh tingginya suku bunga dan rendahnya iuran pengembalian. Kata Kunci: Gaji, Dana Pensiun, Suku Bunga, Amortisasi
PENGEMBANGAN APLIKASI WEB INTERAKTIF MENGGUNAKAN RSHINY UNTUK ANALISIS STATISTIK NONPARAMETRIK Maisarah Maisarah; Dadan Kusnandar; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 3 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v10i3.47407

Abstract

RShiny merupakan salah satu program pendukung R yang memungkinkan R dapat diakses melalui website karena dilengkapi dengan server interface. Pengembangan aplikasi berbasis website ini dapat menjadi salah satu solusi efektif dalam mengurangi penggunaan software bajakan, dikarenakan semakin meningkatnya kebutuhan software untuk analisis data. Tujuan penelitian ini adalah membangun aplikasi berbasis website untuk melakukan uji statistik nonparametrik menggunakan framework shiny dengan pemrograman R dan membandingkan hasil analisis dari RShiny dan software SPSS. Batasan masalah penelitian ini yaitu hanya memfokuskan pembuatan aplikasi RShiny untuk analisis statistik nonparametrik uji Mann-Whitney. Namun pada pengaplikasiannya, aplikasi ini bisa untuk uji Wilcoxon dan Mann-Whitney.  Pengembangan aplikasi ini menggunakan model Waterfall dengan lima tahapan. Tahap pertama Analisis Kebutuhan, menentukan semua hal secara rinci sebagai spesifikasi sistem. Tahap kedua Sistem dan Desain Perangkat Lunak, dimana tampilan sistem dirancang dari desain input, proses, dan output. Tahap ketiga Implementasi dan Pengujian Unit, melakukan implementasi dari desain sistem perangkat lunak yang telah dirancang sebelumnya sebagai tampilan antarmuka. Tahap keempat Integrasi dan Pengujian Sistem, melakukan integrasi semua sistem menjadi satu kesatuan yang utuh. Proses pengujian menggunakan data efektivitas implementasi KTSP dan Kurikulum 2013 dalam meningkatkan High Order Thingking (HOT) mata pelajaran Sekolah Menengah Atas. Tahap kelima Penerapan Program dan Pemeliharaan, memastikan aplikasi berjalan baik dan terkendali. Berdasarkan hasil pengujian, diketahui jika hasil analisis antara RShiny dan SPSS sama. Sehingga aplikasi ini layak digunakan untuk uji Mann-Whitney.Kata Kunci: RShiny, Statistik Nonparametrik, Mann-Whitney
PENENTUAN CADANGAN PREMI PADA ASURANSI JIWA DWIGUNA JOINT LIFE DENGAN METODE PREMIUM SUFFICIENCY Wilda Ariani; Neva Satyahadewi; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 1 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (389.884 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i1.38896

Abstract

Perusahaan asuransi memiliki kewajiban mempersiapkan sejumlah dana berupa cadangan premi untuk membayar klaim atas polis asuransi yang dibuat oleh tertanggung dan pihak perusahaan. Perhitungan cadangan premi dapat dihitung dengan menggunakan metode prospektif. Metode cadangan prospektif dalam perhitungannya dikembangkan dengan menyertakan biaya-biaya operasional perusahaan. Salah satu metode pengembangan tersebut adalah metode premium sufficiency. Perhitungan metode premium sufficiency dilakukan berdasarkan asumsi premi kotor. Pada penelitian ini dicari formula perhitungan cadangan premi asuransi jiwa dwiguna joint life dengan metode premium sufficiency. Dalam perhitungan nilai cadangan premi, cadangan premium sufficiency menyertakan biaya penutupan polis baru dan biaya pemeliharaan premi setelah masa asuransi. Berdasarkan studi kasus, diperoleh nilai cadangan premi tahunan asuransi jiwa dwiguna joint life untuk 3 kondisi usia tertanggung yang berbeda setiap tahunnya semakin meningkat. Selain itu, besar nilai cadangan premi untuk kondisi tingkat suku bunga yang bervariasi didapat bahwa semakin besar tingkat suku bunga maka nilai cadangan premi akan semakin kecil. Kata Kunci: metode cadangan prospektif, premi bruto
PEMODELAN AKREDITASI SEKOLAH SMA/MA DI KALIMANTAN BARAT DENGAN PENDEKATAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE Nur Azmi; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 1 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v10i1.44660

Abstract

Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) merupakan salah satu model regresi nonparametrik, MARS merupakan pengembangan dari pendekatan recursive partition regressio (RPR) yang dikombinasikan dengan metode Spline sehingga MARS mampu menghasilkan prediksi variabel respon yang akurat, serta menghasilkan model yang kontinu pada knot berdasarkan nilai generalized cross validation (GCV) terkecil. MARS akan membangun suatu model terbaik sebagai model klasifikasi yang akan melibatkan beberapa fungsi basis yang memuat variabel prediktor yang berpengaruh. Pemilihan model MARS terbaik dilakukan dengan prosedur forward stepwise dan backward stepwise didasarkan pada nilai GCV. Penelitian ini menggunakan 8 variabel prediktor dan 2 variabel respon dengan menggunakan data akreditasi sekolah SMA/MA di Kalimantan Barat. Hasil dari penelitian ini, menunjukkan bahwa model MARS terbaik didapat dari hasil kombinasi fungsi basis (BF) = 32, maksimum interaksi (MI) = 3, dan minimum observasi (MO) = 10 dengan nilai sebesar GCV = 0,0468. Dari proses yang dilakukan terdapat 2 variabel prediktor yang memberikan pengaruh persentase paling besar terhadap model yaitu komponen standar sarana dan prasarana sebesar 100% dan komponen standar pendidik dan tenaga kependidikan 92,5%. Kata Kunci: komponen akreditasi sekolah, MARS, GCV
ANALISIS RISIKO PORTOFOLIO LQ45 MENGGUNAKAN PENDEKATAN VALUE AT RISK BLOCK MAXIMA-GENERALIZED EXTREME VALUE Nanda Ayuni; Setyo Wira Rizki; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 2 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (383.534 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i2.39914

Abstract

Setiap bentuk investasi memiliki risiko yang dapat menyebabkan kerugian bagi investor. Semakin tinggi hasil yang diharapkan dari investasi tersebut, maka semakin tinggi juga tingkat risikonya. Dengan demikian, investor perlu mengetahui besar risiko yang akan dihadapinya, sehingga dapat melakukan tindakan pencegahan agar bisa mengantisipasi risiko tersebut. Metode yang dapat digunakan untuk mengukur risiko adalah value at risk (VaR). Extreme value theory (EVT) merupakan metode yang digunakan untuk mengukur risiko pada data runtun waktu yang memiliki distribusi ekor gemuk. Distribusi ekor gemuk memiliki kecenderungan lebih besar terjadinya kejadian ekstrem dibandingkan dengan distribusi normal. Umumnya, hal ini ditandai oleh nilai kurtosis yang positif. Salah satu metode EVT adalah block maxima yang mengikuti distribusi GEV (generalized extreme value). Perhitungan VaR yang akurat pada data runtun waktu finansial dapat menggunakan VaR dengan metode block maxima-GEV. Penelitian ini menggunakan data harga saham penutupan harian pada indeks LQ45 periode 1 Januari sampai 31 Desember 2018. Saham yang digunakan untuk pembentukan portofolio ada lima yaitu PTBA, ANTM, PGAS, BBCA, dan ICBP, yang mana saham-saham tersebut dipilih berdasarkan nilai mean return tertinggi. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh nilai VaR dengan metode block maxima-GEV dengan tingkat kesalahan 5% adalah sebesar 2,555% dari total nilai investasinya. Misalnya, jika investor berinvestasi sebesar Rp100.000.000,00,- maka investor tersebut mempunyai risiko sebesar Rp2.555.000,00. Kata Kunci : investasi, VaR, extreme value theory, heavy tail
PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN PERMASALAHAN GIZI BALITA MENGGUNAKAN METODE FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING Silvia Andriany; Dadan Kusnandar; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 3 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v10i3.48340

Abstract

Peningkatan gizi merupakan salah satu tujuan dari SDGs karena berkaitan dengan pembangunan sumber daya manusia. Pemerintah selalu mengupayakan untuk menyelesaikan permasalahan gizi balita di Indonesia dengan mengimplementasikan berbagai program namun karena kondisi geografis yang kompleks mengakibatkan terjadinya perbedaan angka permasalahan gizi sehingga program tersebut akan menjadi beragam. Oleh karena itu untuk dapat membantu pemerintah dalam mengimplementasikan program penurunan angka permasalahan gizi di Indonesia dilakukan penelitian dengan mengelompokkan provinsi berdasarkan permasalahan gizi. Pada penelitian ini digunakan penerapan metode fuzzy subtractive clustering dalam mengelompokkan 34 provinsi di Indonesia berdasarkan permasalahan gizi balita. Fuzzy subtractive clustering merupakan algoritma tak terawasi yang dapat membentuk jumlah cluster sesuai dengan kondisi data sehingga memiliki hasil yang konsisten dalam mengelompokkan anggota-anggotanya. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah prevalensi underweight, prevalensi stunting dan prevalensi wasting pada tahun 2019. Hasil dari penelitian ini menghasilkan jari-jari terbaik sebesar 0,4 dengan nilai CTM sebesar 0,52564 yang menghasilkan 3 cluster. Cluster 1 terdapat 9 provinsi yaitu Sumatera Utara, Sumatera Barat, Sumatera Selatan, Riau, Jambi, Jawa Timur, Sulawesi Tenggara, Papua Barat dan Papua. Cluster 2 terdapat 12 provinsi yaitu Aceh, Nusa Tenggara Timur, Nusa Tenggara Barat, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku dan Maluku Utara. Dan cluster 3 terdapat 13 provinsi meliputi Bengkulu, Lampung, Kepulauan Bangka Belitung, Kepulauan Riau, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Banten, Bali, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara dan Sulawesi Utara. Kata Kunci: Permasalahan gizi, Analisis cluster, Fuzzy subtractive clustering
PENGEMBANGAN APLIKASI STATISTIKA BERBASIS WEB INTERAKTIF UNTUK ANALISIS UJI-T Paisal Paisal; Neva Satyahadewi; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 3 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v10i3.47655

Abstract

Software R merupakan software statistika yang bisa dikembangkan secara bebas dan gratis (open source) sehingga bisa dianggap mengurangi penggunaan software bajakan. Software R telah berevolusi dengan mengembangkan program pendukung diantaranya adalah R-Shiny. R-Shiny dilengkapi dengan server interface yang membuat kemampuannya bisa diakses melalui menu web secara Graphical User Interface (GUI). Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan R-Shiny sebagai interface web yang interaktif. Pengembangan R-Shiny dilakukan dengan metode waterfall melalui beberapa tahapan. Tahapan-tahapan dalam pengembangan R-Shiny yaitu analisis kebutuhan, sistem dan desain perangkat lunak, implementasi dan pengujian unit, integrasi dan pengujian unit, serta penerapan program dan pemeliharaan. Pada analisis kebutuhan dipilih uji-T karena uji ini sering digunakan dalam analisis statistika, diantaranya bidang kesehatan, pertanian dan ekonomi. Pada tahapan sistem dan desain perangkat lunak dilakukan perancangan sistem berdasarkan kebutuhan yang sudah ditetapkan. Kemudian hasil desain tersebut diimplementasikan dan diujikan kepada user, dimana user memberikan tanggapan terhadap desain sementara. User atau pengguna yang dipilih yaitu sekelompok mahasiswa yang mengambil mata kuliah Komputasi Statistika pada Program Studi Statistika Universitas Tanjungpura. Berdasarkan tanggapan user, desain perangkat lunak dilakukan perbaikan kembali agar menjadi lebih baik. Hasil akhir dari pengembangan R-Shiny ini diperoleh bahwa aplikasi ini lebih mudah digunakan, karena user dapat menggunakan langsung melalui android tanpa harus menginstal suatu aplikasi. Kata Kunci: R-Shiny, uji-T, Independent Sample T-Test
PENERAPAN STRUCTURAL EQUATION MODELING PARTIAL LEAST SQUARE PADA KEPUASAN MASYARAKAT TERHADAP PELAYANAN PUBLIK KEPOLISIAN KALIMANTAN BARAT Titania Aurellia; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 4 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v9i4.41825

Abstract

Kritik dan saran masyarakat dalam hal pelayanan, mendorong unit penyelenggara pelayanan publik dituntut untuk memenuhi harapan masyarakat. Masyarakat menilai pelayanan publik yang dilakukan tidak sesuai harapan, sehingga perlunya tindakan yang dapat memperbaiki hal tersebut, jika tidak ditangani dapat menimbulkan ketidakpercayaan dari masyarakat. Salah satu unit penyelenggara pelayanan publik yaitu Kepolisian Daerah Kalimantan Barat yang melakukan survei kepuasan masyarakat terhadap pelayanan publik. Ada beberapa aspek yang menjadi variabel yaitu aspek penegakan hukum, aspek pemeliharaan kamtibmas 2, aspek pelayanan publik 3, dan aspek kepercayaan masyarakat. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah structural equation modeling partial least square (SEM-PLS), dengan menggunakan SEM-PLS dimungkinkan menggunakan ukuran sampel relatif kecil dan tidak membutuhkan asumsi normalitas. Penelitian ini menggunakan software smartPLS 3.0 dengan penerapan SEM-PLS untuk menganalisis hubungan variabel laten endogen dan variabel laten eksogen. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, didapatkan model persamaan yaitu , dengan variabel yang diperoleh mempengaruhi aspek kepercayaan masyarakat secara signifikan adalah variabel aspek pemeliharaan kamtibmas 2 dan aspek pelayanan publik 3. Nilai R untuk model persamaan struktural yaitu sebesar 46,5%.Kata Kunci : Pelayanan Publik, Kepolisian, SEM-PLS
Co-Authors Al Amin Alatin, Isam Aldien, Royan Gustio Alex Sander Almazmar, Giatul Khodijah Hodijah Andani, Wirda Andi Hairil Alimuddin Anggi Putri Dewi Anggi, Muhamad Anis Fakhrunnisa Annisa Fitri Antoni, Frans Xavier Natalius Apriliyani, Techa Aprizkiyandari, Siti Ariady Zulkarnain Arsyi, Fritzgerald Muhammad Assa Trissia Rizal Atikasari, Awang Atlantic, Virginnia Aulia Puteri Amari Azura, Tina Calissta, Leanna Belva Cesoria, Yola Zerlinda Crismayella, Yuveinsiana Dadan Kusnandar Dadan Kusnandar Dadan Kusnandar Dadan Zaliluddin Debataraja, Naomi Nessyana Dedi Rosadi Deni Wardani Dinda Lestari Dwi Nining Indrasari Dzakirah, Nasya Rabbi Eka Rizki Wahyuni Elga Fitaloka Endah Saraswi Ersawahyuni, Aisna Evi Noviani Evy Sulistianingsih Faizah, Putri Alya Nur Fajar, Arif Nur Fallah, Khalishah Ghina Febriani, Nindy Febriani, Rani Febriyanto, Ferdy Fery Prastio Fidianty, Fadilla Firhan Januardi Firman Saputra Fortuna, Nia Fitriana Gilang Habibie Gunawan, Sucipto Hafifah, Nanda Handayani, Aditya Hapipah, Liza Darojatul Hariadi, Wahyudio Shaney Fikri Harnanta, Nabila Izza Hasanah, Kutsiatul Hasanuddin Hasanuddin Helmi Helmi Hidayat, Rani Lestari HUDA, NUR’AINUL MIFTAHUL Huriyah, Syifa Khansa Iman Sanjaya Imanni, Rahmania Andarini Hatti Imro'ah, Nurfitri IMRO’AH, NURFITRI Imtiyaz, Widad Indriani, Maria Meilinda Ira Mona Irwanto, Dicky Ismi Adam Jajad Sudrajat Jawani Jawani Juniarti, Leni Khabib Mustofa Laksono Trisnantoro Lilit Tamara Dinta Lisa Lestari M. Deny Hafizzul Muttaqin Ma’ruf, Ikhwan Maisarah Maisarah Margaretha, Ledy Claudia Mariana Yopi Mariatul Kiftiah Martha, Shantika Marwalida Rachmadiar Maulida Amanasari Mega Tri Junika Mida Mida Millennia Taraly Misrawi Misrawi Muhamad Ikbal Muhammad Ahyar Muhammad fauzan Muhardi Muhtadi, Radhi Mursyidah, Lailatul Mutiara Nurisma Rahmadhani Nabilah, Niken Aushaf Nanda Ayuni Nanda Shalsadilla Naomi Nessyana Debataraja Naomi Nessyana Debataraja Neva Satyahadewi Novita, Irene Nugrahaeni, Indah Nur Asiska Nur Azmi Nurfitri Imro'ah Nurfitri Imro’ah Nurhanifa, Nurhanifa Nurin Hafizah Nurmaulia Ningsih Nurul Huda Padilah, Ariski Paisal Paisal Pinasari, Repi Pitriani Pitriani Pranata Anggi Puji Ardiningsih Puspita, Risma Putri, Vinna Septyara Qalbi Aliklas Rafika Aufa Hasibuan Rahman, Tri Wanda Rahmania Andarini Hatti Imanni Rahmasari, Yulia Ramadhan, Nanda Ratna Nursariyani Ratna Sari Dewi Reni Unaeni Retnani, Hani Dwi Ria Fuji Astuti Rina Rina Risa Nofiani Risko, Risko Rivaldo, Rendi Rizki, Setyo Wira Robbiati, Dian Roeswandi, Irine Fajrin Rofatunnisa, Sifa Sadikin, Utin Azwa Sayhani Salsabila, Hana Samson Samson Santika Santika Sasqia Aklysta Antaristi Sesilisvana, Nevil Setyo Wir Rizki Setyo Wira Rizki Setyo Wira Rizki Setyo Wira Rizki Shantika Martha Shantika Martha Shantika Martha Silvia Andriany Sinaga, Steven Jansen Sindia, Eri Sintia Margun Siti Julaeha, Siti Siti Septiani Rahayu Putri Solly Aryza Suci Angriani Suhardi Suprianto, Okto syuradi, Syuradi Tamtama, Ray Taraly, Inggriani Millennia Thariq Thariq Tiara, Dinda Titania Aurellia Trifaiza, Fadhela Wafiq Nurhaliza Wahyu Diyan Ramadana Wilda Ariani Wira Fujiyanto Enizar Wirda Andani Wirdha Eryani Yogi, Vinsensius Yohane, Novi Yonatan, Yulianus Yopi Saputra Yudhi Yumna Siska Fitriyani Yundari, Yundari Yundari, Yundari Yustosio, Darwis Yuveinsiana Crismayella Zahidah, Zahra