Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
12.39
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Matematika BIMASTER Proceedings of Annual International Conference Syiah Kuala University - Life Sciences & Engineering Chapter Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Agrointek BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Jambura Journal of Mathematics GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Sarwahita : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat M A T H L I N E : Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Variance : Journal of Statistics and Its Applications Abdimas Galuh: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Insan Cita Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Euler : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi Jurnal Forum Analisis Statistik Pattimura International Journal of Mathematics (PIJMath) Jurnal Pelayanan dan Pemberdayaan Masyarakat STATISTIKA Equiva
Hendra Perdana
Universitas Tanjungpura
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 143 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 143 Documents
Search

 7   8   9   10   11 
ANALISIS PORTOFOLIO MENGGUNAKAN METODE MEAN VARIANCE EFFICIENT PORTOFOLIO (MVEP) DENGAN PENDEKATAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) Lilit Tamara Dinta; Setyo Wira Rizki; 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 (153.069 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i3.41203

Abstract

Investasi merupakan kegiatan penanaman modal yang bertujuan untuk mendapatkan keuntungan di masa datang. Investasi yang dilakukan seorang investor memiliki risiko yang sebanding dengan return yang ditawarkan sehingga perlu dilakukan penyebaran investasi dengan membentuk portofolio saham. Pembentukan suatu portofolio saham dapat dilakukan dengan memilih saham-saham efisien. Pemilihan saham-saham efisien dilakukan dengan menganalisis saham tersebut guna mengetahui prospek saham di masa dating. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data harga penutupan saham harian pada indeks saham LQ-45 yang konsisten masuk pada periode 1 Januari sampai dengan 31 Desember 2018. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis saham dengan kinerja efisien menggunakan data envelopment analysis (DEA) dan menentukan bobot masing-masing saham yang terdapat dalam portofolio menggunakan metode mean variance efficient portofolio (MVEP). Hasilnya, delapan saham efisien kandidat portofolio yaitu ASII, BBCA, BBRI, GGRM, ICBP, INCO, PGAS, dan PTBA yang kemudian dianalisis sehingga dipilih lima saham untuk dijadikan suatu portofolio. Bobot untuk masing-masing saham dalam portofolio yaitu, BBCA sebesar 48,85%, ICBP sebesar 33,06%, PTBA sebesar 12,18%, INCO sebesar 4,81% dan PGAS sebesar 1,09%. Kata Kunci : bobot saham, saham efisien, portofolio
Penentuan Jumlah Cluster Optimum Menggunakan Davies Bouldin Index dalam Pengelompokan Wilayah Kemiskinan di Indonesia Nanda Shalsadilla; Shantika Martha; Hendra Perdana; Neva Satyahadewi; Evy Sulistianingsih
Statistika Vol. 23 No. 1 (2023): Statistika
Publisher : Department of Statistics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Islam Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/statistika.v23i1.1743

Abstract

Abstrak Kemiskinan merupakan suatu permasalahan yang sampai saat ini masih menjadi fokus pemerintah terutama pasca pandemi Covid-19. Permasalahan terkait kemiskinan dapat diatasi apabila pemerintah mengusung program pengentasan kemiskinan yang direalisasikan secara efektif dan efisien. Tujuan penelitian ini adalah mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator kemiskinan serta menentukan jumlah cluster optimum yang terbentuk. Analisis cluster merupakan teknik multivariat yang dapat digunakan untuk tujuan pengelompokan. Dengan analisis cluster seluruh provinsi yang ada di Indonesia dapat dikelompokkan berdasarkan kesamaan karakteristik yang dimiliki sehingga kedaruratan dan kebutuhan tiap cluster dapat diketahui. Ward merupakan salah satu metode dalam analisis cluster yang mengelompokkan objek dengan meminimalisir variasi antar objek dalam satu cluster. Selanjutnya, penentuan jumlah cluster optimum penting dilakukan agar seluruh provinsi di Indonesia dapat dikelompokkan dengan tepat. Davies Bouldin Index (DBI) merupakan suatu metode yang menentukan banyaknya cluster optimum berdasarkan kedekatan objek terhadap centroidnya dalam satu cluster dan jarak antar centroid cluster. Data yang digunakan merupakan data 10 indikator kemiskinan untuk setiap provinsi di Indonesia tahun 2021. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan banyaknya cluster optimum yang terbentuk untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator kemiskinan adalah berjumlah 5 cluster dengan nilai validitas DBI yang diperoleh sebesar 1,1420 yang merupakan nilai validitas terkecil dari jumlah cluster lainnya. Cluster 1 dengan tingkat kemiskinan tertinggi beranggotakan 3 provinsi yaitu Nusa Tenggara Timur, Papua Barat, dan Papua, cluster 2 beranggotakan 10 provinsi, cluster 3 beranggotakan 11 provinsi, cluster 4 beranggotakan 9 provinsi, dan cluster 5 dengan tingkat kemiskinan terendah beranggotakan 1 provinsi yaitu DKI Jakarta. Abstract Poverty has been an issue that received significant government attention, particularly in response to the Covid-19 pandemic. The study aimed to classify Indonesian provinces based on poverty indicators and determine the optimal number of clusters. Cluster analysis, a multivariate technique, was employed to group provinces based on their similaritycharacteristics, facilitating the identification of specific needs and emergencies within each cluster. The Ward method, a clustering technique, minimized variations between objects within a cluster during the grouping process. Determining the correct number of clusters was crucial to ensure accurate provincial classification. The Davies Bouldin Index (DBI) was used to determine the optimum number of clusters by assessing the proximity of objects to their centroids and the inter-centroid distances. The dataset consisted of 10 poverty indicators for each province in Indonesia in 2021. The research findings revealed that the optimum number of clusters for classifying provinces based on poverty indicators was five, with a DBI value of 1.1420, the lowest among other cluster configurations. Cluster 1, characterized by the highest poverty rate, comprised three provinces: East Nusa Tenggara, Papua, and West Papua. Cluster 2encompassed ten provinces, while cluster 3 consisted of eleven provinces. Cluster 4 comprised nine provinces, and cluster 5, characterized by the lowest poverty rate, consisted of a single province: DKI Jakarta.
Algoritma Adaboost pada Metode Decision Tree untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Yuveinsiana Crismayella; Neva Satyahadewi; Hendra Perdana
Jambura Journal of Mathematics Vol 5, No 2: August 2023
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34312/jjom.v5i2.18790

Abstract

Colleges provide higher education as the benchmark of education quality and evaluate higher education syllabi. Graduation rates and enrollment capacity are essential for graduation assessment and decision-making. Unfortunately, some students majoring in statistics failed to finish their studies on time, impacting the accreditation of the study program. It is necessary to examine the characteristics of students who managed and failed to complete their studies on time using the data mining classification method, namely Algorithm C5.0. In this study, Adaboost algorithm and Algorithm C5.0 was employed to classify graduation rates accurately. Graduation data of the Statistics Study Program of Universitas Tanjungpura Batch 1 of 20217/2018 to Batch II of 2022/2023 School years were regarded in this study. First, the entropy, gain, and gain ratio values were measured. After that, each data was given equal weight, and iteration was performed 100 times. The analysis using Algorithm C5.0 showed School Accreditation as the variable with the highest gain ratio, indicating that School Accreditation has the most decisive influence on graduation rates with an accuracy percentage of 70%. This percentage then increased to 82.14% after the boosting using the Adaboost algorithm. Adaboost Algorithm is regarded as good in improving the accuracy of algorithm C5.0. The results of this study can provide insight for colleges in designing policies to increase on-time graduation based on the factors that influence student graduation.
Pelatihan Analisis Data Menggunakan Software Minitab untuk Mahasiswa Tingkat Akhir Setyo Wira Rizki; Naomi Nessyana Debataraja; Shantika Martha; Dadan Kusnandar; Ray Tamtama; Neva Satyahadewi; Nurfitri Imro'ah; Hendra Perdana
GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 7 No. 3 (2023): GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat
Publisher : LPPM IKIP PGRI Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31571/gervasi.v7i3.5425

Abstract

Pelatihan analisis data pada Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan (STKIP) Pamane Talino bertujuan meningkatkan kemampuan analisis data tugas akhir mahasiswa di STKIP Pamane Talino sehingga diharapkan dapat mempersingkat waktu penyelesaian tugas akhir. Pelatihan dilaksanakan secara daring pada 27 Oktober 2021 dan diikuti 140 mahasiswa. Kegiatan diawali dengan persiapan, pengabdi menggali informasi mengenai software dan metode statistik yang biasa digunakan. Setelah itu diberikan pre-test untuk mengukur kemampuan sebelum penyampaian materi, dilanjutkan dengan penyampaian materi analisis data serta demonstrasi software Minitab untuk uji validitas dan reliabilitas, uji hipotesis, dan uji-t oleh narasumber didampingi tujuh dosen Program Studi Statistika Universitas Tanjungpura lainnya. Setelah penyampaian materi, diberikan posttest untuk mengukur kembali kemampuan analisis data mahasiswa. Dilakukan pengujian hipotesis hasil pre-test dan posttest menggunakan uji-t guna menarik kesimpulan. Pengujian hipotesis menunjukkan p-value 0,094 lebih kecil dari taraf signifikansi (α) 10%, sehingga disimpulkan hasil dari pengabdian ini adalah meningkatnya kemampuan analisis data tugas akhir mahasiswa.
Distribusi Tenaga Kesehatan di Kalimantan Barat Menggunakan Metode Ward: Distribution of Health Workers in West Kalimantan Using the Ward Method Endah Saraswi; Hendra Perdana; Anis Fakhrunnisa
Jurnal Forum Analisis Statistik Vol. 4 No. 1 (2024): Jurnal Forum Analisis Statistik (FORMASI)
Publisher : Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57059/formasi.v4i1.73

Abstract

West Kalimantan's population has increased significantly in a fairly short period of time, with a growth of 11% in the last five years. The challenge in ensuring the welfare of the community, especially in the aspect of health. This study aims to fill the research gap by clustering regions using the Ward’s method to see if the distribution of health workers in West Kalimantan reflects and has an impact on the level of Life Expectancy (LE). The data utilized includes the number of health workers consisting of doctors, nurses, midwives, and nutritionists. The data was processed by calculating the ratio of population to the number of health workers in each region to provide a comprehensive picture of the distribution and availability of health workers in West Kalimantan. Cluster analysis method was used in this study. The results of the analysis show that the proportion of health workers and the LE level in West Kalimantan have a positive correlation. Based on Ward's dendrogram method, 14 districts/cities in West Kalimantan were divided into four clusters. Over a period of five years, there were seven areas that experienced cluster shifts, indicating the dynamics of health worker distribution. The government is advised to continue to pay attention to the distribution and availability of health workers in all regions in order to improve community welfare.
PENINGKATAN KEMAMPUAN LITERASI DAN NUMERASI SISWA SDN 10 KENERAK MELALUI KAMPUS MENGAJAR Rahman, Tri Wanda; Perdana, Hendra
JPPM: Jurnal Pelayanan dan Pemberdayaan Masyarakat Vol 2, No 2 (2023): Edisi November
Publisher : STKIP Persada Khatulistiwa Sintang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31932/jppm.v2i2.2616

Abstract

Campus teaching is a program from the Ministry of Education, Culture, Research, and Technology which provides opportunities for students to study off campus for one semester. Through the Teaching Campus program, students have activities that are their responsibility in helping learning activities at school. In this program, students partner with teachers at SDN 10 Kenerak, Semitau District, Kapuas Hulu Regency, West Kalimantan Province. The main task of this teaching campus program is to assist teachers in carrying out learning in schools, in particular to improve literacy and numeracy, increase student creativity and help students adapt to technology. The Teaching Campus Program by sending students as school change agents has helped the implementation of teaching and learning activities.
CLUSTERING DISTRICT/CITY IN WEST KALIMANTAN BASED ON FACTORS CAUSING STUNTING USING K-HARMONIC MEANS METHOD Imanni, Rahmania Andarini Hatti; Sulistianingsih, Evy; Perdana, Hendra
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 12, No 1 (2024): Jurnal Statistika Universitass Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26714/jsunimus.12.1.2024.%p

Abstract

Stunting is a chronic nutritional problem caused by inadequate dietary intake over time. The results of the Indonesian Nutrition Status Survey (SSGI) 2021 show that the percentage of stunting in West Kalimantan is 29.8%, higher than the national average. Based on the high number of stunting cases in West Kalimantan, it is necessary to group districts/cities in West Kalimantan based on the factors that cause stunting. This study aims to analyze the clustering of districts/cities in West Kalimantan based on the factors that cause stunting using the K-Harmonic Means method and analyze the number of optimal clusters using the silhouette coefficient. The percentage of households without access to clean drinking water , the rate of exclusive breastfeeding , the percentage of low birth weight babies born safely , the percentage of households without proper sanitation facilities  in 2021 are the variables analyzed in this study. The analysis results show that the optimal number of clusters is 4 with a silhouette coefficient value of 0.744, indicating a solid structure in the grouping. Cluster 1 is a cluster with a very high causal factor for stunting. The most influential factors in cluster 1 are households without access to clean drinking water, lack of exclusive breastfeeding, and low birth babies born safely.
IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES DALAM PREDIKSI TINGKAT KEMENANGAN PADA GAME MOBILE LEGENDS Padilah, Ariski; Perdana, Hendra; Aprizkiyandari, Siti
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 4 (2024): 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.v13i4.77825

Abstract

Perkembangan industri permainan sekarang membawa dampak yang signifikan, khususnya dalam permainan daring atau game online yang telah menjadi bagian dari gaya hidup kebanyakan masyarakat. Mobile legends merupakan salah satu contoh game yang sangat popular sekarang karena bisa menarik minat jutaan pemain di seluruh dunia. Dengan banyaknya pemain yang ada di seluruh dunia mengakibatkan player yang memainkan game ini harus memiliki strategi agar menang pada setiap pertandingan yang dilaksanakan. Pada penelitian ini metode Naïve Bayes Classifier digunakan dalam memprediksi status kemenangan pada game mobile legends. Data yang digunakan adalah data sekunder yang berasal dari youtube pertandingan salah satu hasil pertandingan eSport yaitu MPL Season 11 yang menjadi semakin popular di kalangan penonton dan pemain. Variabel yang digunakan adalah Health Point, HP Regen, Physical Damage, Physical Defence, Movement Speed, dan Attack Speed. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan metode Naïve Bayes dalam memprediksi kemenangan dalam permainan mobile legends. Metode Naïve Bayes dipilih karena keunggulannya dalam mengatasi masalah klasifikasi yaitu bisa menggunakan data yang besar dengan hasil yang didapatkan memiliki tingkat akurasi yang bagus. Pada penelitian ini hasil prediksi menunjukkan bahwa implementasi metode Naïve Bayes mampu memberikan tingkat akurasi sebesar 80,88% sehingga masuk kedalam kategori bagus.  Kata Kunci : Klasifikasi, Akurasi, MPL Season 11.
PENERAPAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DALAM PENYUSUNAN JADWAL MATA KULIAH DI PRODI MATEMATIKA UNIVERSITAS TANJUNGPURA Suprianto, Okto; Kiftiah, Mariatul; Perdana, Hendra
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 5 (2024): 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.v13i5.81855

Abstract

Particle Swarm Optimization (PSO) adalah sebuah teknik optimisasi yang mengadopsi algoritma swarm intelligence, dimana sekelompok partikel yang mewakili solusi-solusi potensial bergerak dalam ruang pencarian solusi dengan cara berinteraksi satu sama lain. Setiap partikel memiliki posisi dan kecepatan yang diubah secara iteratif berdasarkan pengalaman lokal dan global, sehingga partikel-partikel tersebut akan saling menarik dan menjauh dari satu sama lain untuk mencari solusi terbaik. PSO banyak dipakai pada bermacam bidang, satu diantaranya yakni adalah penjadwalan mata kuliah. Pembuatan susunan jadwal mata perkuliahan pada Program Studi Matematika di UNTAN merupakan sebuah permasalahan optimisasi yang kompleks, karena harus memperhatikan banyak faktor kendala diantaranya kapasitas ruang, durasi perkuliahan, sesi perkuliahan, kondisi dosen, tingkat semester mahasiswa, serta kepentingan akademik pada jurusan. Tujuan penerapan PSO ini untuk memperoleh jadwal mata kuliah yang lebih optimal dan efisien, dimana memenuhi semua kendala yang telah ditetapkan.    Kata Kunci:      kendala, jadwal, velocity
PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION DALAM PENENTUAN STATUS GIZI BURUK BERDASARKAN PROVINSI DI INDONESIA Arsyi, Fritzgerald Muhammad; Satyahadewi, Neva; Perdana, Hendra
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 4 (2024): 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.v13i4.78049

Abstract

Gizi merupakan suatu proses penggunaan makanan yang dikonsumsi yang dibutuhkan oleh anak khususnya balita dalam jumlah banyak. Gizi buruk merupakan tingkat keparahan terjadinya kekurangan gizi yang terjadi setiap tahun. Upaya penanganan gizi buruk tidak dapat dilakukan di setiap provinsi karena banyak faktor yang berpengaruh, salah satunya faktor geografis. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model terbaik dalam penentuan status gizi buruk berdasarkan provinsi di Indonesia dengan menggunakan GWLR. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terbagi menjadi dua, yaitu variabel dependen (Y) dan variabel independen (X). Variabel independen yang digunakan adalah Cakupan Imunisasi, Bayi mendapat ASI, Pemberian Vitamin A, Sanitasi yang layak, Penduduk Miskin, Air Minum Layak, Balita dipantau pertumbuhan dan Perkembangan, dan Kunjungan Neonatal. Variabel dependen yang dianalisis adalah status gizi balita. Hasil Penelitian yaitu analisis global dengan menggunakan regresi logistik menunjukkan bahwa terdapat 3 variabel yang berpengaruh signifikan terhadap gizi buruk pada balita di Indonesia. Variabel-variabel tersebut adalah cakupan bayi yang mendapatkan ASI, balita yang dipantau tumbuh kembangnya, dan cakupan kunjungan neonatal lengkap. Sedangkan secara lokal menggunakan GWLR dengan pembobot Adaptive Tricube Kernel, terdapat 34 model yang terbagi lima kelompok berdasarkan variabel yang berpengaruh. Model GWLR dengan pembobot Adaptive Tricube Kernel memiliki ketepatan klasifikasi sebesar 94,1% adalah model terbaik dibandingkan dengan model regresi logistik yang memiliki ketepatan klasifikasi sebesar 82,4%.Kata Kunci:   GWLR, Fungsi Kernel, Malnutrisi
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