Claim Missing Document
Check
Articles

Analisis Terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Laju Perbaikan Kondisi Klinis Pasien Penderita Stroke dengan Regresi Cox Weibull Dina Oktafia Sulistyani; Purhadi Purhadi
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (200.155 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i1.2768

Abstract

Stroke merupakan penyakit tidak menular yang menjadi penyebab kematian utama pada semua usia, sebesar 15,4 persen. Kecacatan yang diakibatkan oleh stroke hampir 100 persen tetapi kecacatan tersebut dapat ditekan, bahkan laju per-baikan klinis akan meningkat apabila dilakukan penanganan secara tepat. Penelitian ini bermaksud untuk mengidentifikasi faktor-faktor risiko dan laju perbaikan kondisi klinis pasien penderita stroke di RSU Haji Surabaya, menggunakan regresi cox weibull. Regresi cox merupakan salah satu dari analisis survival yang paling umum dan tidak memiliki asumsi mengenai sifat dan bentuk sesuai dengan distribusi normal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar penderita stroke di RSU Haji Surabaya adalah pasien berjenis kelamin perempuan, memiliki kondisi sosioekonomi yang baik, tidak terindikasi hiperurikemia, tidak memiliki penyakit jantung, menderita diabetes mellitus, kadar kolesterol normal, kadar trigliserida normal, memiliki riwayat stroke sebelumnya (TIA), dan stroke infark. Berdasarkan model terbaik regresi cox weibull didapatkan faktor-faktor yang mempengaruhi laju perbaikan kondisi klinis pasien stroke, yaitu usia, penyakit jantung, diabetes mellitus, hiperkolesterol, TIA, dan jenis stroke. Pasien dengan usia satu tahun lebih tua (U+1) berpeluang mencapai perbaikan kondisi klinis 1,0309 kali lebih lambat dibandingkan pasien pada usia U. Pasien stroke dengan penyakit jantung, diabetes mellitus, hiperkolesterol, dan TIA ber-peluang mengalami perbaikan kondisi klinis sebesar 1,607; 1,6790; 1,8548 dan 1,7968 kali lebih lambat dibandingkan pasien yang tidak memiliki faktor tersebut. Pasien dengan jenis stroke yang diderita adalah stroke infark memiliki kemungkinan untuk mengalami laju perbaikan kondisi klinis 2,4606 kali lebih cepat dibandingkan pasien dengan stroke bleeding
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Morbiditas Penduduk Jawa Timur dengan Multivariate Geographically Weighted Regression (MGWR) Dinarta Dinarta Hanum Hanum; Purhadi Purhadi Purhadi
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (924.419 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4957

Abstract

Abstrak – Penelitianini menjelaskan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi morbiditas (kesakitan)penduduk Jawa Timur. Setiap hari gaya hidup dan pola makan penduduk yang salah, serta lingkungan yang kotor dapat meningkatkan angka morbiditas (kesakitan). Karena kondisi tanah yang berbeda, pengeluaran rumahtangga untuk makanan dan pelayanan kesehatan gratis yang berbeda tiapkabupaten/kota maka ada kemungkinan pola morbiditas antar kabupaten/ kotaberbeda. Sehingga Multivariate Geographically Weighted Regression (MGWR)dapat diterapkan untuk pemodelan morbiditas (kesakitan) di Jawa Timur. Dalam analisis regresi multivariat dan MGWR digunakan duavariabel respon yaitu Persentase penduduk yang mengalami morbiditas (Y1)dan Indeks Kesejahteraan Rakyat (Y2) dan enam variabel prediktoryaitu Angka HarapanHidup (X1), Angka Buta Huruf (X2), Persentase PendudukDengan Sumber Air Minum Sumur Terlindungi (X3), Persentase PendudukBerobat Jalan di Praktek Nakes (X4), Persentase Penduduk denganJarak sumber Air Minum Ke Tempat Penampungan Kotoran > 10 meter (X5) danPersentasePenduduk dengan Pengeluaran Perkapita Sebulan 200.000 s/d 299.999 untuk Makananyang Bergizi (X6). Faktor-faktor yang mempengaruhi morbiditaspenduduk Jawa Timur menggunakan model regresi multivariat hanya variabel X4dan X6 yang berpengaruh signifikan terhadap persentasependuduk yang mengalami morbiditas sedangkan hanya variabel X1 yangberpengaruh signifikan terhadap indeks kesejahteraan rakyat di Jawa Timur.Sedangkan pada model MGWR didapatkan variabel X1, X2, X3, X4, X5dan X6 berpengaruh signifikan terhadap persentase pendudukyang mengalami morbiditas dan variabel X1 yang berpengaruhsignifikan terhadap indeks kesejahteraan rakyat di Jawa Timur.
Pemodelan Resiko Penyakit Pneumonia pada Balita di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner Stratifikasi Ita Noviana; Sri Pingit Wulandari; Purhadi Purhadi
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1060.918 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4876

Abstract

Abstrak— Pneumonia merupakanpenyakit yang dapat menyebabkan kematian pada anakdibawah usia lima tahun (balita) lebih banyak dibandingkan dengan penyakit lainseperti AIDS, malaria dan campak. Indonesia saat ini belum memenuhi target MDGsyakni harus menurunkan angka kematian pada balita (akba) hingga dua per tigadalam kurun waktu 1990-2015. Provinsi Jawa Timur menduduki peringkat kedua diIndonesia untuk jumlah balita penderita pneumonia dan menduduki peringkat ke 6untuk angka kematian balita akibat pneumonia. Banyak penelitian yang telahdilakukan guna menekan angka kematian balita. Penelitian ini menggunakan 9 faktor yang diduga mempengaruhi kejadianpneumonia pada balita di Provinsi Jawa Timur. Data yang digunakan dalampenelitian diperoleh berdasarkan hasil survey Riset Kesehatan Dasar tahun 2007dengan wilayah survey Provinsi Jawa Timur. Metode yang digunakan dalampenelitian ini adalah regresi logistik binerstratifikasi. Variabel yang signifikan terhadap model pada strata dataran rendah adalah klasifikasitempat tinggal dan lama pemberian ASI,sedangkan pada model di strata dataran sedang hanya lama pemberian ASI. Variabel  yang signifikan terhadap model pada strata dataran tinggi hanya pemberian imunisasi campak. Hasil pengujian vektor parameter lama pemberian ASI dalammodel regresi logistik untuk strata dataran sedang danstrata dataran rendah menyatakan bahwa lamapemberian ASI memberikan pengaruh yang sama.
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Keberhasilan Pemberian Kemoterapi Pada Pasien Penderita Kanker Payudara Di RSUD Dr.Soetomo Dengan Menggunakan Regresi Logistik Ordinal Gressa Widha Audrina; Purhadi Purhadi; Heru Purwanto
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 3, No 1 (2014)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (276.874 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v3i1.6111

Abstract

Tingginya angka kejadian kanker payudara menjadikan beban usaha dan biaya tinggi dalam penyelenggaraan kesehatan, sehingga untuk menurunkan kejadian kanker payudara, penderita melakukan terapi untuk penyembuhan penyakitnya. Salah satu pengobatan kanker payudara adalah kemoterapi. Kemoterapi merupakan proses pengobatan dengan menggunakan obat-obatan yang bertujuan untuk menghancurkan atau memperlambat pertumbuhan sel-sel kanker. Penilaian keberhasilan kemoterapi yang paling mudah adalah dengan mengamati pemberian kemoterapi pada pasien kanker payudara yang mendapat terapi secara neoadjuvant. Dikenal beberapa faktor yang diduga akan mempengaruhi keberhasilan terapi tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui besarnya pengaruh faktor-faktor yang diduga tersebut dalam keberhasilan terapi neoadjuvant dengan menggunakan regresi logistik ordinal. Hasil analisis menunjukkan bahwa stadium pasien berpengaruh signifikan (α=30%) terhadap tingkat keberhasilan pemberian kemoterapi.
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Konsumsi Pengguna Napza Suntik (Penasun) di Yayasan Bina Hati Surabaya Menggunakan Metode Regresi Logistik Ordinal I Dewa Ayu Ratih Weda Iswara; Purhadi Purhadi; I Nyoman Latra
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 3, No 2 (2014)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (114.797 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v3i2.8065

Abstract

Penggunaan NAPZA dengan cara menyuntikkan langsung ke dalam tubuh merupakan salah satu cara penggunaan NAPZA yang paling beresiko dalam penularan penyakit. Hal tersebut dikarenakan obat-obatan tersebut langsung berhubungan dengan darah dan juga penggunaan jarum suntik secara bergantian serta penggunaan jarum suntik yang tidak steril. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat konsumsi pengguna NAPZA suntik. Berdasarkan hasil analisis regresi logistik ordinal tanpa interaksi diperoleh variabel yang signifikan berpengaruh tergadap tingkat konsumsi pengguna NAPZA suntik adalah variabel usia, pekerjaan, penghasilan, dan status nikah orang tua. Sedangkan variabel yang signifikan berpengaruh tergadap tingkat konsumsi pengguna NAPZA suntik pada regresi logistik ordinal dengan interaksi adalah variabel interaksi merokok dan variabel teman, variabel interaksi pekerjaan dan variabel pendidikan, serta variabel interaksi pendidikan dan variabel lingkungan.
Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) Eriska Evadianti; Purhadi Purhadi
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 3, No 2 (2014)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (646.578 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v3i2.8128

Abstract

Jumlah kematian ibu merupakan salah satu indikator dalam megukur pelayanan kesehatan ibu dan anak (KIA). Banyak faktor yang mempengaruhi jumlah kematian ibu seoerti faktor geografis, sosial dan lain sebagainya. Pemodelan jumlah kematian ibu dapat digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhinya Jumlah kematian ibu yang mengikuti distribusi poisson, dapat dimodelkan dengan Regresi Poisson. Pemodelan menggunakan regresi poisson, ditemukan kasus overdispersi. Salah satu metode yang digunakan untuk mengatasi overdispersi pada regresi poisson adalah regresi Binomial negatif. Dengan mempertimbangkan aspek wilayah, maka digunakan metode Geographically Weighted Binomial Negative Regression (GWBNR). Penelitian dengan pembobotan Bisquare Kernel diperoleh 6 kelompok yang dikelompokkan berdasarkan variabel yang signifikan dan diketahui tidak ada perbedaan antara model Binomial Negatif dan GWNBR. Oleh karena itu, pada analisis selanjutnya dapat digunakan metode regresi spasial lainnya dan menggunakan beberpa jenis pembobotan untuk mengetahui pembobotan dan metode terbaik dalam pemodelan jumlah kematian ibu serta memperhatikan aspek pendidikan, sosial, ekonomi dan lingkungan.
Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Penyakit Tuberkulosis di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression dan Geographically Weighted Poisson Regression Rida Dwi Lestari; Sri Pingit Wulandari; Purhadi Purhadi
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 3, No 2 (2014)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (554.283 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v3i2.8130

Abstract

Tuberkulosis merupakan salah satu penyakit saluran pernafasan bawah dan menular yang disebabkan oleh kuman Mycrobacterium Tuberculosis. Provinsi Jawa Timur menduduki peringkat terbanyak kedua jumlah kasus penyakit tuberkulosis di Indonesia. Dalam penelitian ini dilakukan pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kasus penyakit tuberkulosis di Jawa Timur dengan pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Geographically Weighted Poisson Regressions (GWPR). Pemodelan menggunakan regresi poisson diperoleh hasil bahwa terjadi kasus over dispersi, sehingga digunakan metode GPR untuk mengatasinya. GWPR merupa-kan pengembangan dari regresi Poisson dengan memperhatikan faktor spasial. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa dengan metode GWPR variabel yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus penyakit tuberkulosis di seluruh kabupaten/kota di Jawa Timur adalah persentase penduduk usia produktif, persentase tenaga kesehatan terdidik tuberkulosis, dan persentase tempat umum dan pengelolaan makanan (TUPM) sehat. Sedangkan metode GPR memberikan hasil bahwa persentase penduduk usia produktif, dan TUPM sehat berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus penyakit tuberkulosis di Jawa Timur.
Pemodelan Jumlah Kematian Ibu Dan Jumlah Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Bivariate Poisson Regression Nina Fauziah Rachmah; Purhadi Purhadi
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 3, No 2 (2014)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (868 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v3i2.8131

Abstract

Kasus kematian ibu adalah kasus kematian perempuan pada saat hamil atau kematian perempuan dalam kurun waktu 42 hari sejak terminasi kehamilan. Sedangkan kasus kematian bayi adalah kasus kematian bayi yang terjadi antara saat setelah bayi lahir sampai bayi belum berusia tepat satu tahun. Hingga tahun 2012 Provinsi Jawa Timur belum mampu mencapai target MDGs penurunan kematian ibu dan anak. Kasus jumlah kematian ibu dan jumlah kematian bayi merupakan dua hal yang saling berkorelasi dan termasuk peristiwa yang dikategorikan kedalam variabel diskrit dan berdistribusi poisson oleh karena itu penelitian tentang jumlah kematian ibu dan bayi telah banyak dilakukan dengan menggunakan regresi poisson. Regresi Bivariat Poisson adalah metode pemodelan terbaik terhadap kasus jumlah kematian ibu dan bayi karena dapat meregresikan sepasang count data yang berdisitribusi poisson dan saling berkorelasi. Hasil dari penelitian ini yaitu pada model bivariat poisson untuk variabel jumlah kematian ibu variabel prediktor yang signifikan mempengaruhi adalah hanya persentase tenaga kesehatan, sedangkan pada variabel jumlah kematian bayi variabel yang signifikan adalah persentase tenaga kesehatan, persentase persalinan oleh tenaga kesehatan, persentase ibu hamil melaksanakan program K4, persentase rumah tangga ber-PHBS, persentase ibu hamil mendapatkan tablet Fe3, persentase wanita berstatus kawin dibawah 20 tahun, dan persentase peserta KB aktif.
Pemodelan Mixed Geographically Weighted Regression Multivariate Pada Pencemaran Kualitas Air Chemical Oxygen Demand (COD) dan Biological Oxygen Demand (BOD) Hani Khaulasari; Purhadi Purhadi
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 3, No 2 (2014)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (616.514 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v3i2.8151

Abstract

Kali Surabaya adalah salah satu sungai di Jawa Timur yang menjadi sorotan masyarakat karena tingkat pencemarannya yang tinggi. Pemerintah Kota Surabaya sejak tahun 2005 menggalakkan program peduli lingkungan “Surabaya Green and Clean”, akan tetapi hingga tahun ini program tersebut belum tercapai secara maksimal. Oleh karena itu, dalam penelitian ini ingin mendapatkan model pencemaran kualitas air COD dan BOD di Kali Surabaya serta mendapatkan faktor-faktor yang berpengaruh pada pencemaran air kali Surabaya dengan menggunakan metode MGWRM. Data diambil di 30 titik lokasi Kali di Surabaya. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Juli 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air, nitrat, amonia, nitrit dan deterjen. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Juli 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah kedalaman dan fosfat. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan September 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air dan nitrit. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan September 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah deterjen. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Nopember 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air dan nitrit. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Nopember 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah amonia.
Pemodelan Jumlah Penderita Hipertensi di Propinsi Jawa Timur dengan Mixed Geographically Weighted Poisson Regression Efta Dhartikasari Priyana; Purhadi Purhadi
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 3, No 2 (2014)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (486.541 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v3i2.8155

Abstract

Hipertensi berperan besar dalam perkembangan penyakit jantung yang merupakan penyebab utama kematian di seluruh dunia. Hipertensi telah membunuh 9,4 juta warga dunia setiap tahunnya. Penelitian tentang pemodelan jumlah penderita hipertensi di Propinsi Jawa Timur akan dianalisis menggunakan Geographically Weighted Poisson Regression dengan hasil yaitu faktor-faktor yang berpengaruh di setiap kabupaten/kota di Propinsi Jawa Timur. Model GWPR selanjutnya akan dilanjutkan ke model Mixed Geographically Weighted Poisson Regression yang digunakan untuk mengatasi pengaruh global yang ada di GWPR. Dari análisis dengan GWPR didapatkan hasil bahwa dengan menggunakan regresi poisson seluruh variabel yang digunakan masuk ke dalam model. Dengan menggunakan GWPR maupun MGWPR didapatkan hasil bahwa fungsi kernel yang digunakan adalah Fixed Gaussian dengan nilai bandwidth optimum sebesar 0,633. Pada GWPR variabel kelompok yang terbentuk ada 6 kelompok yaitu variabel persentase penduduk tidak tamat SD, rasio penduduk tidak tamat SMA, persentase penduduk yang mengobati penyakit sendiri, persentase penduduk yang berolah raga, persentase penduduk yang merokok , persentase penduduk yang berumur ≥ 65 tahun, persentase penduduk yang terkena diabetes, rasio sarana kesehatan, rasio tenaga kerja kesehatan, persentase penduduk miskin, sedangkan dari hasil MGWPR didapatkan hasil bahwa varibel kelompok yang terbentuk ada 4 dengan variabel globalnya adalah rasio penduduk tidak tamat SMA, persentase penduduk yang mengobati penyakit sendiri, persentase penduduk yang merokok, persentase penduduk yang berumur ≥ 65 tahun, persentase penduduk yang terkena diabetes, rasio sarana kesehatan, untuk variabel lokalnya yang terbentuk adalah variabel persentase penduduk tidak tamat SD, persentase penduduk yang berolah raga, persentase penduduk miskin.
Co-Authors Abima Aunur Rochman Achmad Choiruddin Affanda Abdul Hakim Aminullah Agus Suharsono Alia Lestari Alifa Silfi Mufidah Andriana Yoshinta Herindrawati Angga Dwi Mulyanto Annisa Auliya Rahman Arrafi Dwiargatra Bambang Widjanarko Otok Barep Adji Widhi Pangestu Brianika Irawati Choiruddin, Achmad Cindy Cahyaning Astuti Diah Puspito Wulandari Dina Oktafia Sulistyani Dinar Ariana Viestri Dinarta Dinarta Hanum Hanum Efta Dhartikasari Priyana Eriska Evadianti Ernawati Ernawati Esti Wulandari Fa'rifah, Riska Yanu Fefy Dita Sari Feni Ira Puspita, Feni Ira Fitria Nur Maghfiroh Fitria Nurul Alfariz Fitriarma Putri Santoso Fittrofin Amalia Farisa Gressa Widha Audrina Hani Khaulasari Hargandi, Priyanka Ratulangi Harmin Sulitiyaning Titah Harun Al Azies Hasbi Yasin Herni Anggi Riski Rahayuning Heru Purwanto I Dewa Ayu Ratih Weda Iswara I Nyoman Latra I Nyoman Latra I Nyoman Latra I Nyoman Latra Ika Wuryanti Febrina Wuryanti Irfan Wahyudi Irhamah - Islamiati, Mawadah Putri Ita Noviana Jatikusuma, Andhika Jauhara Rana Budiani Jerry D. T. Purnomo Lucy Dian Puspitasari Luh Eka Suryani Madu Ratna Mahestri, Alea Erdinna Makkulau Makkulau Makkulau Makkulau Makkulau Makkulau Maudi Pramedia Putri Meylita Sari Muhamad Adryanta Muhammad Luthfi muhammad mashuri Mulyaputri, Rifna Fadhilah Nendy Septi Arniva Ni Putu Lisa Ernawatiningsih Nina Fauziah Rachmah Nindya Kemala Astuti Nur Iriawan Nur Lailiyah Nurina Hayu Ratri Pertiwi, Dhea Mutiara Rahmania Azwarini Rahmawati Erma Standsyah Rahmawati Pane Rahmi Amelia Ratih Kumala Puspa Nusantara Retno Anggarini Rida Dwi Lestari Rizwan Arisandi, Rizwan Royyanah, Atika Nur Ruslan Ruslan Ruslan Santi Wulan Purnami Shofi Andari Shofi Andari Siti Azizah Sony S Sony Sunaryo Sri Nurhatika Sri Pingit W Sri Pingit Wulandari Sri Pingit Wulandari Suhartono Suhartono Suprianto Simanjuntak Susanti Linuwih Susanti Linuwih Susanti Linuwih Susanti Linuwih Susanti Linuwih Sutikno Sutikno Sutikno Sutikno Sutikno Sutikno Sutikno Sutikno Syarifah Nisrina Hasna Salby Syarifah Nisrina Hasna Salby Theresia Widiastuti Urifah Hidayanti Vergilia Agam Saputri Vita Ratnasari Wibawati Wibawati Yoyok Setyo Hadiwidodo Yurike Septi Angelina Monica Zuzun Miranti