p-Index From 2020 - 2025
10.001
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Tekno : Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Prosiding SNATIF Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Sistem : Jurnal Ilmu-Ilmu Teknik INTEGER: Journal of Information Technology JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) JEEMECS (Journal of Electrical Engineering, Mechatronic and Computer Science) JURNAL ILMIAH INFORMATIKA Jurnal Infomedia JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Jurnal Teknik Elektro dan Komputer TRIAC Jurnal Teknologi Terpadu JEECAE (Journal of Electrical, Electronics, Control, and Automotive Engineering) JASIEK (Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer) bit-Tech JE-Unisla Generation Journal JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) CICES (Cyberpreneurship Innovative and Creative Exact and Social Science) Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Nusantara Science and Technology Proceedings Jurnal Restikom : Riset Teknik Informatika dan Komputer Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Robotika Journal of Information System and Technology (JOINT) Jurnal Teknologi dan Manajemen TIERS Information Technology Journal Jurnal Informatika, Komputer dan Bisnis (JIKOBIS) DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi International Journal Of Computer, Network Security and Information System (IJCONSIST) ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika dan Teknologi Pendidikan (JUSTIKPEN) Jurnal WIDYA LAKSMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) SinarFe7 Jurnal Informatika Software dan Network (JISN) Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Journal of Informatics and Electronics Engineering J-Icon : Jurnal Komputer dan Informatika TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi "JAMASTIKA" Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Jurnal Informatika Polinema (JIP) Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasinya VISA: Journal of Vision and Ideas Journal of Software Engineering and Multimedia (JASMED) Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research Indonesian Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Himpunan: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Matematika Brilliant International Journal of Management and Tourism
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search
Journal : "JAMASTIKA" Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika

Website Penanaman Pohon Lingkar Hijau Menggunakan Metode Waterfall Ariando, Aldo Pradana; Anggraini Puspita Sari
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 2 No. 2 (2023): Jurnal Jamastika Vol.2 No.2 Oktober 2023
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v2i2.2434

Abstract

Di era semakin modern ini, beberapa aspek kehidupan manusia mengalami perkembangan yang mengakibatkan peningkatan kebutuhan ruang publik demi menunjang suatu kegiatan agar dapat berjalan dengan efektif dan efisien. Penebangan pohon akan terus dilakukan seiring dengan pembangunan gedung-gedung yang dilancarkan karena kebutuhan ruang publik yang dinamis. Sehingga, kesadaran masyarakat tentang penghijauan lingkungan akan menurun yang mana akan menimbulkan dampak negatif bagi lingkungan. Keseimbangan ekosistem akan terganggu jika hal tersebut terus terjadi, oleh karena itu aksi awal yang perlu dilakukan adalah meningkatkan kesadaran masyarakat terlebih dahulu. Lingkar Hijau hadir sebagai inovasi yang bertujuan untuk menggugah perasaan masyarakat agar dapat berpartisipasi dalam melakukan penanaman pohon yang menjadi solusi utama atas permasalahan tersebut. Aplikasi website Lingkar Hijau dibangun dengan metode waterfall yang memiliki berbagai fitur, seperti fitur pengisian data oleh user, fitur menampilkan pop-up jenis pohon yang dapat ditanam, fitur menampilkan peta lokasi penanaman pohon, dan fitur autentikasi untuk admin. Hasil dari pengujian black box yang dilakukan adalah hampir semua fitur yang ada pada website Lingkar HIjau dapat berjalan dengan semestinya. Kesimpulan yang dapat diambil adalah penerapan aplikasi website sebagai media informasi merupakan langkah yang dapat diimplementasikan dalam meningkatkan kesadaran masyarakat mengenai aksi penghijauan lingkungan.
Penerapan Naive Bayes Classifier untuk Analisis sentimen Ulasan Pelanggan pada Frenz Accessories Handphone Nadia, Prasinta Hari; Siti Sri Wahyuni; Anggraini Puspita Sari
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Jamastika, Volume 3 Nomor 2 Oktober 2024
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v3i2.3245

Abstract

Frenz Accessories Handphone adalah sebuah perusahaan yang bergerak di industri penjualan aksesoris HP dengan 200 cabang yang tersebar di pulau Jawa. Frenz sangat menghargai pendapat pelanggan terkait produk dan layanan yang mereka sediakan untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dalam menghadapi persaingan industri yang semakin ketat. Namun, data ulasan pelanggan dengan volume yang terus meningkat di platform online seperti Google Maps membutuhkan waktu yang lama untuk mengetahui polaritas ulasan positif atau negatif secara manual. Oleh karena itu, diperlukan model analisis sentimen akurat yang dapat mengklasifikasikan ulasan pelanggan. Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes Classifier karena efisiensi dan kemampuannya yang handal dalam menangani klasifikasi teks dengan volume data yang besar. Algoritma ini sederhana namun efektif, memberikan hasil yang cepat dan akurat dengan komputasi yang relatif rendah. Alur metode ini dimulai dari pengumpulan data, data understanding, preprocessing text, data visualization, data preparation, dan modelling. Dataset yang digunakan untuk membangun model analisis sentimen adalah data ulasan pelanggan Frenz dari Google Maps sebanyak 1.311 data. Analisis sentimen dalam setiap aspek menghasilkan nilai akurasi sebesar 98% pada aspek Pelayanan, 100% pada aspek Kualitas, dan 82% pada aspek Barang. Hasil klasifikasi analisis sentimen divisualisasikan dalam bentuk dashboard yang dilengkapi dengan filter berdasarkan waktu, aspek, dan sentimen.
Penerapan Alpha-Beta Pruning dalam Pengembangan AI Catur: Evaluasi dan Peningkatan Strategi Nandana Wahyu Rizqullah; Awang Mohammad Ziadhasya Rizqaarrafi; Mohammad Quthbul Widad; Anggraini Puspita Sari
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Jamastika, Volume 3 Nomor 2 Oktober 2024
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v3i2.3250

Abstract

Permainan catur merupakan permainan strategis yang dimainkan oleh dua pemain untuk mematikan pergerakan lawan mereka. Ketika bermain catur, orang belajar berpikir abstrak dan mencoba untuk menyelesaikan masalah, hal ini dapat berpengaruh terhadap pola pikir seseorang dalam kehidupan sehari-hari. Seiring berkembangnya zaman, teknologi digital mengalami bertumbuh pesat dan berdampak pada sistematis permainan catur itu sendiri. Penerapan algoritma alpha-beta pruning dalam pengembangan kecerdasan buatan untuk permainan catur telah menunjukkan peningkatan efisiensi dalam proses pencarian langkah yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi pengaruh tingkat kedalaman alpha-beta pruning terhadap kesulitan dan waktu komputasi dalam permainan catur. Algoritma ini diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman python di lingkungan pengembangan Visual Studio Code (VS Code) dengan pustaka pygame untuk antarmuka grafis. Algoritma alpha-beta pruning mampu mengoptimalkan pencarian dengan memangkas cabang yang tidak relevan, namun membutuhkan sumber daya komputasi yang lebih besar pada kedalaman yang lebih tinggi. Kata Kunci:  Alpha-beta pruning, kecerdasan buatan, catur, algoritma pencarian, optimasi. 
Pemanfaatan Natural Language Processing Untuk Pengecekan Ejaan Sesuai KBBI Ledjap, Adventus Michael Bala; Rochmawati, Febriyan Putri; Marsanda, Dea Ayu Eka; Sari, Anggraini Puspita
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Jamastika, Volume 3 Nomor 2 Oktober 2024
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v3i2.3255

Abstract

Spelling mistakes in the Indonesian language often occur due to lack of knowledge of spelling rules, the influence of foreign languages, and the use of informal language. This research aims to develop a Natural Language Processing (NLP) based spelling checking system that refers to the Dictionary of Indonesian Language (KBBI). The system is expected to be able to perform automatic spelling verification and correction with high accuracy. The method used is qualitative with an analytic descriptive approach, involving data collection from the KBBI and processing using Python. The research stages include collection, data cleaning, tokenization, and data analysis. The system was trained using a large Indonesian text dataset. The results showed the system achieved a spelling check accuracy of 81.64%, more accurate, easy to use, flexible, and adaptive than conventional systems. The number of words in the text affects the checking time, with longer text taking longer.
Sistem Rekomendasi Monitor Pada Komputer Berdasarkan Preferensi Pengguna Menggunakan Metode Content-Based Filtering Anggraini Puspita Sari; Dela Puspita Lasminingrum; Cinta Ramayanti; Iqbal Bagus Satriawan
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Jamastika, Volume 3 Nomor 2 Oktober 2024
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v3i2.3355

Abstract

Era digital memaksa manusia untuk beradaptasi dengan penggunaan teknologi dalam kehidupan, termasuk penggunaan teknologi perangkat keras monitor untuk mendukung kegiatan krusial seperti bekerja atau belajar. Namun, berbagai informasi produk yang tersebar secara tidak terkendali di internet dan kurangnya literasi digital masyarakat menyebabkan pengguna kesulitan dalam menentukan pilihan monitor. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan suatu sistem rekomendasi monitor yang berbasis konten untuk membantu pengguna memilih monitor sesuai dengan preferensi yang dikehendaki. Penelitian ini menggunakan metode utama content-based filtering, dan gabungan antara teknik web scraping untuk pengumpulan data, normalisasi untuk persiapan data, dan algoritma TF-IDF serta cosine similarity untuk menganalisis dan merekomendasikan monitor berdasarkan atribut harga, ukuran layar, dan resolusi. Dengan metode tersebut, diharapkan sistem ini dapat mengurangi informasi produk yang berlebih serta memudahkan pengguna untuk mengambil keputusan untuk monitor yang diminati. Sistem rekomendasi ini memberikan output berupa rekomendasi monitor berdasarkan harga yang diinginkan pengguna, atau ukuran layar dan resolusi yang diharapkan pengguna. Kata kunci : Sistem rekomendasi, monitor, content-based learning, preferensi pengguna
Perbandingan Kinerja Metode Convolutional Neural Network (CNN) dan VGG-16 dalam Klasifikasi Rambu Lalu Lintas MOH MARIO SUBAGIO; Mulyani Satya Bhakti; Achmad Yusuf Yulestiono; Anggraini Puspita Sari
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Jamastika, Volume 3 Nomor 2 Oktober 2024
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v3i2.3361

Abstract

Penelitian ini membandingkan kinerja metode Convolutional Neural Network (CNN) dan VGG-16 dalam klasifikasi rambu lalu lintas menggunakan dataset gambar yang telah diproses sebelumnya. CNN yang digunakan melibatkan beberapa lapisan konvolusi, pooling, dropout, dense, serta penerapan data augmentasi untuk meningkatkan performa model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CNN sederhana mampu menghasilkan akurasi yang lebih baik dalam klasifikasi rambu lalu lintas dibandingkan dengan VGG-16. Model CNN terdiri dari lapisan-lapisan yang lebih sederhana namun efektif dalam mengekstraksi fitur dan mengurangi dimensi data, sehingga mengurangi kompleksitas komputasi dan mencegah overfitting. VGG-16, yang merupakan salah satu arsitektur CNN yang lebih kompleks dan mendalam, memerlukan sumber daya komputasi yang lebih besar serta waktu pelatihan yang lebih lama. Meskipun VGG-16 dilatih dengan fine-tuning pada beberapa lapisan terakhir untuk menyesuaikan model dengan dataset rambu lalu lintas, hasil eksperimen menunjukkan bahwa VGG-16 masih memerlukan lebih banyak waktu dan sumber daya dibandingkan dengan CNN sederhana. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa CNN sederhana tidak hanya efisien dan efektif untuk aplikasi dengan keterbatasan sumber daya tetapi juga mampu memberikan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan VGG-16. Keunggulan CNN sederhana terletak pada efisiensi komputasi dan kemampuannya untuk dioptimalkan lebih lanjut, termasuk penerapan teknik transfer learning untuk meningkatkan performa model tanpa perlu pelatihan ulang dari awal. Dengan demikian, CNN sederhana menjadi pilihan yang lebih ideal untuk aplikasi klasifikasi rambu lalu lintas, terutama dalam konteks yang memerlukan efisiensi waktu dan sumber komputasi. Penelitian ini membuka peluang untuk eksplorasi lebih lanjut dalam penggunaan teknik optimisasi dan transfer learning guna meningkatkan kinerja model dalam berbagai aplikasi klasifikasi gambar. Kata Kunci: rambu lalu lintas, VGG16, convolutional neural network (CNN)
Penerapan Sistem Pakar untuk Diagnosis Awal Penyakit Pernapasan Kronis pada Manusia Fajrina, Nur Septia; Nurdianto, Muhammad Akbar; Zahran, Muhammad Sulthan; Sari, Anggraini Puspita
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Jamastika, Volume 3 Nomor 2 Oktober 2024
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v3i2.3366

Abstract

Penyakit pernapasan kronis seperti asma, bronkitis kronis, dan penyakit paru obstruktif kronis (PPOK) adalah penyebab utama morbiditas dan mortalitas global. Deteksi dini dan intervensi yang tepat sangat penting untuk mengelola penyakit ini dan meningkatkan kualitas hidup pasien. Namun, proses diagnosis seringkali kompleks dan memerlukan keahlian klinis yang mendalam. Sistem pakar, sebagai salah satu cabang Artificial Intelligence (AI), dapat membantu dalam diagnosis penyakit ini dengan mengandalkan pengetahuan dari pakar manusia yang diimplementasikan dalam program komputer. Tujuannya adalah untuk meningkatkan deteksi dini dan intervensi yang tepat guna, mengingat kompleksitas proses diagnosis yang sering memerlukan keahlian klinis mendalam. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem pakar ini mampu memberikan diagnosis awal yang membantu dalam pengambilan keputusan medis awal, terutama dalam situasi di mana akses langsung ke layanan kesehatan terbatas. Kata kunci: Penyakit pernapasan, Sistem pakar, Diagnosis sementara, Forward channing, Intervensi medis.
Analisis Sentimen Aplikasi Gojek Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes Budiman, Daniel; Adhi Dwi Saputra; Revano Maliq Reynanda; Anggraini Puspita Sari
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 3 No. 2 (2024): Jurnal Jamastika, Volume 3 Nomor 2 Oktober 2024
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v3i2.3375

Abstract

Media sosial telah menjadi platform penting bagi masyarakat untuk menyampaikan opini tentang produk dan layanan. Salah satu aplikasi yang populer di Indonesia adalah Gojek, yang banyak dibicarakan di Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pengguna Twitter terhadap layanan Gojek menggunakan algoritma Naive Bayes. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data tweet, pelabelan data, praproses data, transformasi dengan TF-IDF, klasifikasi menggunakan Naive Bayes, evaluasi model, dan visualisasi hasil. Dalam penelitian ini, dibandingkan beberapa perbandingan pembagian data, yaitu 80:20, 75:25, 70:30, dan hasil menunjukkan bahwa persentase yang paling besar adalah 80:20, yang kemudian digunakan dalam penelitian ini. Hasil menunjukkan bahwa model Naive Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi 84,21%, presisi 86,67%, dan recall 92,86%. Penelitian ini bertujuan memberikan kontribusi akademis dalam bidang analisis sentimen dan pengolahan bahasa alami, serta memperkaya literatur terkait dengan studi kasus aplikasi layanan digital di Indonesia. Selain itu, penelitian ini membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dengan algoritma lain dan analisis yang lebih mendalam.
Co-Authors Abd Rabi’ Achmad Junaidi Achmad Yusuf Yulestiono Adhi Dwi Saputra Adiguna Yudhanto Adila, Mar’atul Aditya, Wigananda Firdaus Putra Adiyatma, Hesel Faza Afandi, Rizki Baehtiar Afina Lina Nurlaili Agung Darmawansyah Agung Mustika Rizki Agung Mustika Rizki, Agung Mustika Agussalim, Agussalim Agustiardani, Salsa Pramudhita Aji Paringga Jati Akbar, Fawwaz Ali Akbar, M.Azriel Yaqi Al-Ayyubi, Iqbal Alam, Fajar Indra Nur Aldito Restu Wintama Alfajr, Achmad Yuneda Alfi Hendri Alif Bayu Ammarizky Alif Ernanda Putra Amrullah, Ahmad Wildan Ana, Vika Rafi Andre Leto Andreas Nugroho Sihananto Andreas Nugroho Sihananto Angela Lisanthoni Aninidta, Sophia ANUGRAH PRASETYA, RAJAWALI SHAKTIKA Ar Rafi, Mohammad Hafiz Ardiansyah, Muhammad Dafa Arhinza, Rayhan Saneval Ariando, Aldo Pradana Aries Boedi Setiawan Arif Nur Cahyo Arif Rahman Hakim Arif Widiasan Subagio Arifani, Kahpi Baiquni Arryanto, Bahiskara Ananda Arthansa, Radendha Muhammad Astrini Aning Widoretno Awang Mohammad Ziadhasya Rizqaarrafi AZMI, ANDRA HUSNUL Azzahra Adelia Sabrina Salsabila Azzahra Asti Khairunnisa Bagus Satrio Wicaksono Bayu Setiawan Belva Cynara Trana Putri, Prudencia Bhaswara, Maulana Muzakki Binti Hasim, Norhaslinda Budiman, Daniel cahyono, wahyu eko Cinta Ramayanti Citra Firdausi, Putri Aulia Damai Arbaus, Damai Danika Najwa Ardelia Dea Rajwa Zahra Athaya Dela Puspita Lasminingrum Dewi, Shanty Kurnia Dian Maharani, Dian Dimas Satria Prayoga Dody Pintarko Dwi Arman Prasetya Dwi Arman Prasetya Dwi Arman Prasetya Eka Maurita Ekawati, Anies Eko Kuncoro Eko Kuncoro EKO WAHYUDI Eko Wahyudi Elizabeth, Caritta Endyarni, Regina Caeli Eva Salsabilla Fahlefi, Muhammad Reza Fajrina, Nur Septia Farhans, Muhammad Izzudin Firdaus Putra Aditya, Wigananda Firmantara, Wahyu Firza Prima Aditiawan Firzannabeel Aqila Rafid Gatot Yulisianto Gatut Yulisusianto Hendri, Alfi Hilda Desfianty Arifin Hilya ‘Zada Mardhatilla Al Haadiy Hiroshi Suzuki Intan Putri Mansyur Pratama Iqbal Bagus Satriawan Irsyadi, Muhamad Haidir Irsyadi, Muhammad Haidir Irsyadi, Muhammad Rohman Irwansyah, Ferry Ismail, Jefri Abdurrozak Jaka Subagja Jamaludin . Jeki Saputra Jibran, Kemal Fahreza Joko Lasmono Julastri, Bregsi Atingsari Kartini Kartini Kartini Kartini KEZIA, KEZIA Khairul Anwar Khairunnisa Khairunnisa Khofifah, Nada Firda krisna krisnawati wati Krisnawati Kuncoro, Eko Ledjap, Adventus Michael Bala Leon Ddewandaru Pramudyo Letkol Arh Desyderius Minggu Lina Nurlaili, Afina Listanto, Evan Adwitiya Dwi M Julius St M. Rafi Ardiansyah Made Hanindia Prami Swari Maharani, Ardiana Deka MAHARDIKA, NAUFAL INDRA Mahendra, Zenryo Yudi Arnava Darva Makarim, Irsyad Fadhil Marsanda, Dea Ayu Eka Maulana, Hendra Maurisa Arimbi Putri Mayya, Kalfin Syah Kilau Millati, Fina Amru Millati Minggu, Desi Derius Minggu, Desi Derius Moh Avin Dharma Wijaya MOH MARIO SUBAGIO Moh. Misbahul Musthofah Mohammad Idhom Mohammad Quthbul Widad Mohammad, Bawazir Fadhil Muhammad Hilmy Aziz Muhammad Lizamul Arsi Muhammad Muharrom Al Haromainy Mulyani Satya Bhakti Nabila Sya’bani Wardana Nachrowie, Nachrowie Nadia, Prasinta Hari Nadirco, Daniel Gloryo Nafis Pratama Putra Nandana Wahyu Rizqullah Nicholas, Sandy Ninis Herawati Noor Imansyah Basoeki, Dandy Nur Rachman Nur Rachman Supadmana Muda Nur Rachman Supadmana Muda Nur'afifah, Anya Ningrum Nurdiansyah, Titis Fajar Nurdianto, Muhammad Akbar Oktavia Nur Khasanah Panggih Santri Pintarko, Dody Prakoso, Akbar Tri Prapatoni, Velian Pratama Putra, Moch Aditya Pratama, Moch Nasikh Andhyka Prismahardi Aji Riyantoko Putra, Chrystia Aji Putri Salsabila, Belia Putricia Hendra, Ria Amelia Shinta Rahman, Muhammad Fadhillah Rahmawati, Deisya Dzakiyyah Rahmawati. S, Abel Dwi Ramadhani, Aimee Natya Ramadhani, Neo Rendra Ardika Resti Indah Paramita Sari Revano Maliq Reynanda Riandi Zahra, Muhammad Alvin Ridho Fajar Fahturohman Riky Hermawan Ririn Wanandi Rizqullah Sandya Yossie Triwinanda Rochmawati, Febriyan Putri Rofiah, Muflichatur Romadhoni, Firman Rozi, Atiqur Ryan Bagus Bimantoro Ryan Purnomo Sagita, Dhea Intan SALMAN ALFARIZI Samdono, Arif Sampurno Utomo, Moch Wahyu Sanjaya, I Wayan Indra Sakti Sanjaya Santoso, Aries Satriya Yudha Satrio Dharma Putra Satwika, I Kadek Susila Sena Daniswara Septyana, Dwitamara Setiawan, Aries Buedi Siharta, Niken Febrinikmah Silitonga, Paulenta Silvania Siti Sri Wahyuni Subairi Subairi SUGENG HARIANTO Sugeng Harianto Suherman Suherman Suryangga, Nova Syahrul Amin, Akhmad Syamjovanka, Revelin Putri Takahiro Kitajima Takashi Yasuno Tanjung, Mutiq Anisa Tatipang, Angeline Riendra Torrilynn Farrell Zuriely Tresna Maulana Fahrudin Ulummuddin, Ikhya Wicaksono, Faris Hakim Widya Indah Sujatmoko, Amanda Wisnu Murti, Hapsoro Yunizar, Sri Fatmawati Zahran, Muhammad Sulthan Zidan, Ahmad Ziddan, Muhtasar Zulkarnaen, Fahri Izzuddin