Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.845
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Signifikan : Jurnal Ilmu Ekonomi JURNAL SAINS PERTANIAN EQUATOR Perkebunan dan Lahan Tropika MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) KOMUNITAS: INTERNATIONAL JOURNAL OF INDONESIAN SOCIETY AND CULTURE Indonesian Journal of Disability Studies Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer INTEGER: Journal of Information Technology Didaktis: Jurnal Pendidikan dan Ilmu Pengetahuan Bisma: Jurnal Bisnis dan Manajemen Ekuilibrium : Jurnal Ilmiah Bidang Ilmu Ekonomi JAE (Jurnal Akuntansi dan Ekonomi) CERMIN: Jurnal Penelitian Jurnal ABDINUS : Jurnal Pengabdian Nusantara Airlangga International Journal of Islamic Economics and Finance Jurnal Akuntansi dan Keuangan (JAK) MATH-EDU: Jurnal Ilmu Pendidikan Matematika MAQASIDI Wiga : Jurnal Penelitian Ilmu Ekonomi Formosa Journal of Sustainable Research (FJSR) Cerdika: Jurnal Ilmiah Indonesia Innovative: Journal Of Social Science Research JEID West Science Social and Humanities Studies Al-Zayn: Jurnal Ilmu Sosial & Hukum Al Adawat : Jurnal Pendidikan Madrasah Ibtidaiyah Jurnal Ekuilibrium Wali Pikir: Journal of Education SENMEA Proceeding Of International Conference On Education, Society And Humanity
Edy Santoso
Brawijaya University
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 57 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 57 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Deteksi dan Klasifikasi Hama Pada Tanaman Menggunakan YOLOV8 Santoso, Allegra; Dewi, Candra; Santoso, Edy
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 8 (2025): Agustus 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Hama merupakan ancaman utama dalam pertanian, terutama pada tanaman sensitif seperti hidroponik. Deteksi hama berbasis computer vision menjadi solusi potensial untuk meningkatkan efisiensi pengendalian di lapangan. Penelitian ini mengimplementasikan metode deteksi objek menggunakan model You Only Look Once versi 8 (YOLOv8) dengan dataset IP102 yang mencakup 102 kelas hama tanaman. Penelitian difokuskan pada eksplorasi hyperparameter untuk menemukan konfigurasi terbaik. Proses dimulai dengan preprocessing data melalui konversi anotasi dari format Pascal VOC ke YOLO, diikuti augmentasi data untuk meningkatkan keberagaman sampel. Model dilatih menggunakan kombinasi learning rate (0.001, 0.01, 0.05), batch size (8, 16, 32), dan tiga optimizer (SGD, Adam, AdamW). Evaluasi dilakukan menggunakan metrik precision, recall, mAP50, dan mAP50-95. Hasil menunjukkan bahwa konfigurasi default YOLOv8 (batch size 32, learning rate 0.01, dan optimizer SGD) memberikan performa terbaik dengan precision 0.530, recall 0.679, dan mAP50 sebesar 0.441. Penggunaan optimizer Adam dan AdamW menghasilkan performa yang lebih rendah. Temuan ini menunjukkan bahwa konfigurasi default YOLOv8 sudah cukup optimal untuk tugas deteksi hama multikelas pada dataset IP102.
ANALISIS PROBLEMATIKA PEMBELAJARAN PADA MASA PANDEMI COVID-19 Santoso, Edy; Mahsun, Ali
Al-Adawat : Jurnal Pendidikan Madrasah Ibtidaiyah Vol. 2 No. 01 (2023): FEBRUARI
Publisher : PGMI UNHASY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33752/aldawat.v2i01.3745

Abstract

Pembelajaran pada masa pandemi covid-19 adalah suatu proses pembelajaran yang dilakukan pada masa pandemi covid-19. Dalam penelitian ini terdapat dua fokus penelitian, yaitu: a) apa problematika pembelajaran pada masa pandemi covid-19 di kelas V MI Miftahussudur 01 Dagangan Parengan Tuban dan b) apa solusi menghadapi problematika pembelajaran pada masa pandemi covid-19 di kelas V MI Miftahussudur 01 Dagangan Parengan Tuban. Adapun jenis penelitian yang digunakan yaitu jenis studi kasus dengan menggunakan pendekatan kualitatif. Teknik pengumpulan data menggunakan teknik observasi, wawancara dan dokumentasi. Teknik analisis data menggunakan reduksi data, penyajian data dan penarikan kesimpulan. Kemudian teknik pengecekan keabsahan data menggunakan teknik triagulasi sumber. Hasil penelitian problematika pembelajaran pada masa pandemi covid-19 di kelas V MI Miftahussudur 01 yaitu: a) guru mengalami berbagai problematika pertama kurangnya motivasi belajar, kedua kebiasaan belajar yang kurang baik, ketiga orang tua tidak memiki android, keempat keterbatasan sarana pendidikan dan kelima tidak adanya signal dan b) solusi mengahadapi problematika yang muncul adalah pertama guru rapat bersama orang tua agar memberi motivasi belajar, kedua guru bekerjasama dengan orang tua untuk menemani siswa belajar di rumah, ketiga siswa bergabung ke rumah temen yang memiliki android dan siswa/orang tua dapat menanyakan tugas langsung datang ke sekolahan, keempat buku paket akan dipelajari secara langsung dan dibagikan saat tatap muka berlangsung dan kelima siswa yang memiliki android tetapi tidak terkoneksi internet siswa dapat bergabung kerumah teman yang memiki koneksi internet.
Perkembangan Sosial Tokoh Anna dalam Film “When Marnie Was There”: Perspektif Psikososial Yarno, Yarno; Effendy, Zindagi Mahara; Subargo, Yopi Lutfi; Santoso, Edy
Didaktis: Jurnal Pendidikan dan Ilmu Pengetahuan Vol 23 No 1 (2023)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/didaktis.v23i1.15271

Abstract

Film dapat dijadikan sebagai media komunikasi untuk menyampaikan pesan dalam bentuk visual. Terdapat makna substantif yang dapat dieksplorasi pada setiap sekuel adegan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tahapan perkembangan sosial yang dialami oleh tokoh utama, Anna dalam film animasi berjudul “When Marnie was There” menggunakan pendekatan psikososial dengan teori Psikososial Erik Erikson. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif naratif dengan unit kajiannya berupa performansi adegan yang memiliki keterkaitan dengan konteks psikis dan sosial tokoh utama. Teknik pengumpulan data didapat dengan cara menyimak keseluruhan adegan, menglasifikasikan adegan yang berhubungan konteks psikis dan sosial, menganalisis data, dan menyimpulkan data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tokoh utama Anna telah melewati empat tahapan perkembangan sosial yaitu: 1) tahapan kepercayaan vs kecurigaan, 2) Otonomi vs perasaan malu, 3) Inisiatif vs kesalahan, dan 4) Kerajinan vs inferioritas.Kata Kunci: Perkembangan sosial, psikososial, When Marnie was There
Uncovering The Spatial Variation of Factors Influencing Economic Growth: Empirical Evidence from East Java Santoso, Edy; Anggraini, Silvia; Hadipriyono, Teguh
EKUILIBRIUM : JURNAL ILMIAH BIDANG ILMU EKONOMI Vol 20 No 2 (2025): September
Publisher : Universitas Muhammadiyah Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24269/ekuilibrium.v20i2.2025.pp246-258

Abstract

Inequality in economic growth across regions often reflects structural imbalances and the limited effectiveness of current development policies. Thus, it is essential to investigate the factors that influence regional growth dynamics. Economic growth is defined as the change in income and the production of goods and services within a specific region or country over a designated period. The varying levels of economic growth, measured by Gross Domestic Product (GDP), are expressed at constant prices during a defined timeframe. This research aims to analyze the impact of Profit-Sharing Funds (DBH), labor, and Gross Fixed Capital Formation (PMTB) on economic growth in East Java. The analysis employs Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) to assess how each independent variable influences the dependent variable across various districts and cities in East Java. The findings reveal three regional classifications. The first classification includes regions where none of the predictor variables significantly affect economic growth, which applies to 37 districts including Trenggalek. The second classification identifies areas where LABOR does not serve as a significant predictor variable in the same 37 districts and cities across East Java. Finally, the third classification highlights regions where Profit Sharing Funds (DBH) are significantly relevant to economic growth, with the exception of Trenggalek. Additionally, Gross Fixed Capital Formation (PMTB) is identified as a significant variable for economic growth in the districts of Lumajang, Jember, Bondowoso, Situbondo, Probolinggo, Pasuruan, Sidoarjo, as well as Probolinggo City and Pasuruan.
Improving multilayer perceptron on rainfall data using modified genetics algorithm Marji, Marji; Mahmudi, Wayan Firdaus; Handamari, Endang Wahyu; Santoso, Edy; Arifin, Maulana Muhamad
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 14, No 5: October 2025
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v14.i5.pp3994-4005

Abstract

Rainfall prediction is essential for managing water resources, agriculture, and disaster response, particularly in regions affected by climate variability. This study introduces a modified genetic algorithm (MGA) to optimize hyperparameters of a multilayer perceptron (MLP) for rainfall forecasting. The MGA incorporates elitism to retain top-performing solutions and adaptive selection based on model accuracy. The proposed MGA–MLP model was tested on rainfall datasets from Australia and Indonesia (BMKG). Experimental results show that configurations with two hidden layers, rectified linear unit (ReLU) activation and limited-memory Broyden Fletcher Goldfarb Shannon (LBFGS) optimizer, a learning rate of 0.001 and 1000 epochs consistently delivered strong performance. The model achieved accuracies of 86.02% and 79.05%, respectively. These findings indicate that MGA significantly improves MLP performance and provides a reliable, generalizable method for rainfall prediction across diverse climatic conditions.
GWPR Model on Indonesian Economic Growth: The Analysis of Spatially Varying Relationships Santoso, Edy; Hadi Priyono, Teguh; Istiyani, Nanik; Jumiati, Aisah; Yunitasari, Duwi
Signifikan: Jurnal Ilmu Ekonomi Vol. 14 No. 1 (2025)
Publisher : Faculty of Economic and Business, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/sjie.v14i1.44771

Abstract

Research Originality: This research is original in examining the spatial varying relationship on economic growth in Indonesia.Research Objectives: This study investigates the variability of Indonesia's economic growth model determinants.Research Methods: This study uses the Geographically Weighted Panel Regression (GWPR) approach. Panel data was analyzed with 34 provinces in Indonesia from 2016 to 2022.Empirical Results: This study found that the Revenue Sharing Fund (DBH) variable significantly influenced economic growth in 32 provinces. Meanwhile, the influence of DBH is not significant in only two provinces, namely Papua and West Papua. The variables of Labor and Gross Fixed Capital Formation did not have a significant effect on economic growth in 34 provinces.Implications: These results show that Indonesia's economic growth rate is still not optimal, so the government is expected to design development programs that integrate various factors, such as maximizing Revenue Sharing Fund management, improving the quality of labor, and maximizing capital efficiency, to encourage economic growth in all provinces.JEL Classification: C31, O47, R11, H54How to Cite:Santoso, E., Priyono, T. H., Istiyani, N., Jumiati, A., & Yunitasari, D. (2025). GWPR Model on Indonesian Economic Growth: The Analysis of Spatially Varying Relationships. Signifikan: Jurnal Ilmu Ekonomi, 14(1), 37-52. https://doi.org/10.15408/sjie.v14i1.44771.
Pembentukan Daftar Stopword Goffman Transition Point dengan Pembobotan Emoji pada Analisis Sentimen di Twitter Iqbal, Rizky Maulana; Sari, Yuita Arum; Santoso, Edy
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 5: Oktober 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022954706

Abstract

Analisis sentimen atau opinion mining merupakan proses mengekstrak data teks sehingga didapatkan informasi yang terkandung dalam suatu data. Dalam proses ekstraknya, terdapat tahapan stopword removal untuk menghapus kata-kata tidak penting dengan menggunakan stopword. Stopword telah banyak disediakan dalam digital library dengan berisikan kata-kata tidak penting, tetapi tidak semua kata-kata tersebut tidak penting dalam suatu data atau kasus tertentu. Penelitian ini berfokus pada perbandingan terhadap stopword Tala dengan pembentukan stopword dari data latih menggunakan metode Goffman Transition Point yang merupakan pengembangan dari metode Zipf Law dengan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbour (KNN) serta menambahkan pembobotan emoji dalam proses pembobotannya. Hasil penelitian ini menunjukkan dengan pembentukan stopword menggunakan metode Zipf Law menunjukkan nilai akurasi sebesar 73,6% dan menggunakan pembobotan emoji dengan nilai K yang dipakai metode KNN K = 17 tetapi jika tidak menggunakan pembobotan emoji akurasinya menjadi 72.9%. Formula jarak yang digunakan adalah Cosine distance. Jika dengan menggunakan stopword Tala dengan parameter yang sama menghasilkan akurasi sebesar 73% dengan pembobotan emoji dan 71,9% tanpa pembobotan emoji. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa pembentukan stopword dan pembobotan emoji dapat meningkatkan akurasi. AbtractSentiment analysis or opinion mining is the process of extracting text data, so that the information contained in the data is obtained. In the extracting process, there are stopword removal steps to remove unnecessary words by using a stopword. Many stopwords have been provided in digital libraries containing unimportant words, but not all of these words are not important in a particular data or case. This study focuses on the comparison of the stopword tala with the formation of a stopword from training data using the Goffman Transition Point which is a development of the Zipf Law method using the K-Nearest Neighbor (KNN) classification method and adding emoji weighting in the weighting process. The results of this study indicate that the formation of a stopword using the zipf law method shows an accuracy value of 73.6% and using emoji weighting with the K value used by the KNN method with K = 17 but if you don’t use emoji weighting the accuracy will be 72.9%. The distance formula used is the cosine distance. Using a stopword Tala with the same parameters produces an accuracy of 73% with emoji-weighted and 71.9% without emoji-weighted. Based on these results it can be concluded that the formation of stopwords and weighting of emojis can improve accuracy.
Implementasi Metode Longest Common Subsequences untuk Perbaikan Kata pada Kasus Analisis Sentimen Opini Pembelajaran Daring di Media Sosial Twitter Pranata, Alfisyar Jefry; Sari, Yuita Arum; Santoso, Edy
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1: Februari 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2022915611

Abstract

Coronavirus merupakan salah satu parasit yang menyerang sistem pernapasan manusia. Peningkatan kasus coronavirus berlangsung sangat cepat dan menyebar ke berbagai negara. Oleh karena itu, World Health Organization (WHO) menetapkan Coronavirus sebagai pandemi. Hal ini mengakibatkan seluruh kegiatan yang sebelumnya tatap muka atau luar jaringan (luring) menjadi dalam jaringan (daring), termasuk kegiatan belajar mengajar. Dengan ditetapkannya pembelajaran secara daring menyebabkan adanya opini yang bersifat pro dan kontra dari berbagai kalangan masyarakat. Opini tersebut akan digunakan dalam penelitian ini dan akan diolah terlebih dahulu dalam tahap preprocessing. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Longest Common Subsequences (LCS) dan Support Vector Machine (SVM)  dengan data sebesar 500 yang terbagi menjadi 250 data berlabel positif dan 250 data berlabel negatif. Dari 500 data tersebut dibagi menjadi 450 data untuk data latih dan 50 data untuk data uji. Dengan menggunakan metode Longest Common Subsequences untuk perbaikan kata dan metode Support Vector Machine untuk klasifikasi dengan nilai parameter terbaik yaitu learning rate (γ) = 0,0001, lambda (λ) = 0,1, complexity (C) = 0,001, epsilon (ϵ) = 0,0001 dan iterasi maksimum = 50 dapat menghasilkan nilai rata-rata hasil evaluasi yaitu precision = 0,5653, recall = 0,948, f-measure = 0,7047 dan accuracy = 0,598. Hasil pengujian tersebut mununjukkan bahwa dengan menambahkan metode Longest Common Subsequences untuk perbaikan kata dapat meningkatkan tingkat akurasi yang sebelumnya hanya 0,59 menjadi 0,598. Abstract Coronavirus is a parasite that attacks the human respiratory system. The increase incases coronavirus took place very fast and spread to various countries. Therefore, the World Health Organization (WHO) has designated Coronavirus as a pandemic. This results in all activities that were previously face-to-face or offline (offline) becoming online (online), including teaching and learning activities. With the establishment of online learning, there are pro and contra opinions from various circles of society. This opinion will be used in this research and will be processed first in the stage preprocessing. The method used in this research is Longest Common Subsequences (LCS) and Support Vector Machine (SVM) with 500 data divided into 250 data labeled positive and 250 data labeled negative. Of the 500 data is divided into 450 data for training data and 50 data for test data. By using the method Longest Common Subsequences for word improvement and the method Support Vector Machine for classification with the best parameter values, namely learning rate (γ) = 0.0001, lambda (λ) = 0.1, complexity (C) = 0.001, epsilon (ϵ ) = 0.0001 and the maximum iteration = 50 can produce the average value of the evaluation results, namely precision = 0.5653, recall = 0.948, f-measure = 0.7047 and   accuracy = 0.598. The test results show that by adding method of Longest Common Subsequences for word improvement, it can increase the level of accuracy which was previously only 0.59 to 0.598.
The Role of Social Entrepreneurs in Fostering Creative Economy: A Comprehensive Bibliometric Analysis Mayasari, Nanny; Suhara, Ade; Santoso, Edy; Maqfirah , Poetri AL-Viany; Yuliastuti , Hilda
West Science Social and Humanities Studies Vol. 2 No. 07 (2024): West Science Social and Humanities Studies
Publisher : Westscience Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58812/wsshs.v2i07.1134

Abstract

This study provides a comprehensive bibliometric and co-authorship analysis of the field of social entrepreneurship and the creative economy. By examining thematic clusters, research trends, emerging opportunities, and author collaborations, the analysis reveals key insights into the evolution and current state of this interdisciplinary domain. Thematic clusters highlight the integration of social entrepreneurship, social innovation, and creative industries, emphasizing their interconnectedness. Research trends indicate a shift from foundational concepts to the inclusion of entrepreneurial ecosystems, sustainability, and the impact of technology and support structures. Identified research opportunities suggest further exploration of synergies between social and creative entrepreneurship, enhancement of support systems, and assessment of long-term impacts. Co-authorship analysis underscores the collaborative nature of this field, while also identifying areas for increased interdisciplinary integration. These findings offer valuable guidance for researchers, educators, policymakers, and practitioners aiming to advance knowledge and practice in social entrepreneurship and the creative economy.
IMPLEMENTASI PENGANGGARAN BERBASIS RISIKO: STUDI EMPIRIS PADA PERUSAHAAN PENGHASIL GULA KRISTAL PUTIH Santoso, Edy
Jurnal Akuntansi dan Keuangan (JAK) Vol 29 No 2 (2024): JAK Volume 29 No 2 Tahun 2024
Publisher : Faculty of Economics and Business

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jak.v29i2.2882

Abstract

Studi ini mengkaji implementasi Penganggaran Berbasis Risiko, Risk Based Budgeting (RBB) di Perusahaan Penghasil Gula Kristal Putih, yang menjadi sebuah tuntutan karena lingkungan bisnis yang semakin kompleks dan penuh ketidakpastian. Anggaran tradisional, yang didasarkan pada proyeksi keuangan historis, sering kali gagal mengatasi sifat dinamis dari risiko modern. RBB mengintegrasikan manajemen risiko ke dalam proses penganggaran, secara proaktif mengidentifikasi, mengevaluasi, dan mengelola risiko dalam perencanaan keuangan. Studi ini mengeksplorasi metodologi, manfaat, dan tantangan penerapan RBB di Perusahaan Penghasil Gula Kristal Putih, menunjukkan potensinya untuk meningkatkan kinerja keuangan dan ketahanan operasional. Hasilnya, implementasi RBB memberikan manfaat yang siginifikan bagi perusahaan. Kata Kunci: Anggaran Berbasis Risiko, Manajemen Risiko, Proses Penganggaran, Perencanaan Keuangan, Tata Kelola Perusahaan.
Co-Authors Achmad Ridok Adhli Falah, Putra Agnita Siska Pramasdyahsari, Agnita Siska Ais Azra Azhari Aisah Jumiati Ali Mahsun Amin, Muhammad Basil Musyaffa Andy Rachman Anggraini, Silvia Anggraini, Vidya Ari Pratiwi Arifin, Maulana Muhamad Arinurdin, Novayandra Budiman, Tji Natalia Cahyadi, David Candra Dewi Denny Sagita Rusdianto Dhanang Widijawan Duwi Yunitasari Dwihar, Muhammad Naufal Habibie Effendy, Zindagi Mahara Ema Nurzainul Hakimah, Ema Nurzainul Endang Wahyu Handamari Erawan, Yevi Mulyana Estiyani, Nanik Fabiano, Stefanus Fachry Abda El Rahman Fatmawati Fatmawati Fauzan, M. Sabran Fauziyah Juanti Firman Maulana, Firman Fivien Muslihatinningsih Hadi Priyono, Teguh Hadipriyono, Teguh Hartawan, Alan Hernawati RAS Indriati Indriati Indriati Iqbal, Rizky Maulana Irawan, Muhammad Emil Fauzan Iskandar, Ivan Juliawati, Kania Khakiim, Nuur Abduh ‘Aliimul Khoirunisa, Nabilla Kuciswara, Dita Kurnianingtyas, Diva Kusuwardhani, Vebry Eka M. Hidayat Mahmudi, Wayan Firdaus Maqfirah , Poetri AL-Viany Marji Marji Mayasari, Nanny Mega Rahayu Mijan, Mijan Munib Munib, Munib Muslihatiningsih, Fivien Nanik Istiyani Novanto Yudistira Nurjani Nurmalasari, Nova Tri Oktaviana, Faradilla Permataningrum, Sandra Elanda Aza Pramasdyah Sari , Agnita Siska Pranata, Alfisyar Jefry Pratiwi, Anna Desy Pratiwi, Anugrah Putri Purtomo Somaji, Rafael Purwaningsih - Puspitasari, Febriana Maya Putomo Somaji, Rafael Putra Kharisma, Agi Rachmania Nurul Fitri Amijaya Rahmat, Riris Risnayanti Rekyan Regasari Mardi Putri, Rekyan Regasari Mardi Rinata, Rena Saedi, Hedi Ceril Sahadati, Mila Santoso, Allegra Santoso, Nurudin Sari, Lucky Nurlita Sastomo, Yogi Puji Setiawan, I Komang Agus Ari SHW, Bayu Sianturi, Manat Hendry Fernando Sigit Ratnanto Sjafruddin Subargo, Yopi Lutfi Sugiyanti Sugiyanti Suhara, Ade Sulistyowati Sulistyowati Teguh Hadi Priyono Teguh Hadi Priyono Tirana Noor Fatyanosa Viphindrartin, Sebastiana Wicaksana, Alif Dimas Widiyanto Wilantari, Regina Niken Wulan Amboro Kasih , Sekar Yanti Hermawati Yarno, Yarno Yeti Kurniati Yudistira, Indrajati Yuita Arum Sari Yuliastuti , Hilda Zainuri Zulhan, Galang