Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
10.113
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
Anggraini Puspita Sari
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 101 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 101 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Analisis Kualitas Website Prima Semesta Alam terhadap Kepuasan Pengguna Menggunakan Metode WebQual 4.0 Wahyudi, Eko; Sari, Anggraini Puspita; Aditiawan, Firza Prima; Rizki, Agung Mustika
INTEGER: Journal of Information Technology Vol 8, No 2: September 2023
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.integer.2023.v8i2.4935

Abstract

Prima semesta alam merupakan sebuah usaha mikro kecil menengah (UMKM) yang bergerak dalam produksi kerajinan dari kulit hewan eksotis  seperti ular, biawak dan sebagainya.  Prima semesta alam merupakan mitra tim pengabdian kepada masyarakat (abdimas). Usaha mitra sudah berdiri sejak tahun 2020 dan sistem penjualan sudah melalui e-commerce tetapi penjualan masih menembus pasa lokal atau dalam negeri belum bisa tembus ke luar negeri atau pasar internasional. Dalam usaha menembus pasar internasional yang menyangkut kemampuan ekspor produk kerajinan ke Negara lain maka peran teknologi digital sangat berperan penting. Hal ini dapat dimulai dengan mendesain situs website perusahaan yang memadai yang harus berorientasi ekspor, sederhana, dan intuitif dengan pengalaman pengguna yang baik dan dengan sangat jelas mendeskripsikan siapa saya, apa yang saya lakukan, bagaimana saya melakukannya dan mengapa mereka harus memilih saya. Solusi inovatif yang diusulkan adalah ecommerce digital export. Dengan menggunakan hal ini diharapkan dapat bersaing dan berhasil dalam dunia digital. Selain itu, diharapkan produk kerajinan kulit hewan eksotis ini dapat menembus pasar internasional dan berdampak dalam meningkatkan penjualan produk kerajinan ini baik di dalam maupun di luar negeri. 
KLASIFIKASI PENGEMUDI YANG TERDISTRAKSI DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE BERDASARKAN PENGURANGAN FITUR PCA dan CNN Alfajr, Achmad Yuneda; Kartini, Kartini; Sari, Anggraini Puspita
J-Icon : Jurnal Komputer dan Informatika Vol 11 No 2 (2023): Oktober 2023
Publisher : Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35508/jicon.v11i2.12658

Abstract

The use of ground transportation in Indonesia, especially in major cities like Surabaya, has experienced rapid growth. However, this increased usage has also led to a rise in traffic accidents. One of the main contributing factors is driver distraction. Therefore, this study aims to develop a method for detecting distracted drivers using image classification technology with Convolutional Neural Networks (CNN) and Support Vector Machine (SVM) models. In this research, data was obtained from the "State Farm Distracted Driver Detection" dataset, which contains images of drivers who are either distracted or not focused while driving. The initial process involves data preprocessing, such as resizing images to 50 x 50 pixels and dividing the dataset into training and testing data. Next, feature extraction is performed using a CNN model with three convolutional layers, three Maxpooling layers, and one flattened layer. After feature extraction, the Principal Component Analysis (PCA) method is used to reduce the dimensionality of the data. Furthermore, an SVM model was trained using data reduced by PCA with a 60:40 data split. This research conducted a comparison between the use of PCA and not using PCA. Based on the test results, the use of PCA not only improved the classification accuracy to 96.28% compared to 92.46% without PCA but also accelerated the training time to 10.64 seconds from 19.67 seconds without PCA.
Pemanfaatan Data Ulasan Pengguna untuk Membangun Sistem Klasterisasi berdasarkan Pain Points menggunakan Algoritma K-Means Ulummuddin, Ikhya; Sari, Anggraini Puspita; Swari, Made Hanindia Prami
Jurnal Teknologi Terpadu Vol 10 No 1 (2024): Juli, 2024
Publisher : LPPM STT Terpadu Nurul Fikri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54914/jtt.v10i1.1252

Abstract

In design thinking, empathizing and defining stages are part of UX research. The goal is to analyze pain points or complaints experienced by users using qualitative data. However, this process is always done manually, which can be time-consuming and resource-intensive. The objective of this research is to develop a system for clustering qualitative data based on problem topics using K-Means clustering and several evaluation methods, namely silhouette score, Davies-Bouldin Index, and Calinski-Harabasz Index, implemented in Python programming language and run on Google Colaboratory. User review data for the Gojek app version 4.9.3 from November 2021 to January 2024, obtained from Kaggle and preprocessed, will be used as the object for system development. Based on testing for each cluster number, the results obtained are 14 clusters or problem topics with a silhouette score of 0.65, Davies-Bouldin Index of 0.35, and Calinski-Harabasz Index of 40.7, where each evaluation method has good accuracy. The system requires a computation time of 127.4 seconds. The K-Means algorithm is effective when clustered user review data based on complaint topics. UX researchers can utilize the system from this research to assist them in analyzing pain points more quickly and efficiently.
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.
KOMPARASI ANALISIS SENTIMEN ULASAN FILM AVENGERS: ENDGAME DI IMDB MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN SVM Sagita, Dhea Intan; Arthansa, Radendha Muhammad; Sari, Anggraini Puspita
STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Vol. 3 No. 3 (2024): Agustus
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/storage.v3i3.4026

Abstract

Kualitas sebuah film seringkali dievaluasi melalui opini atau ulasan dari penonton yang dapat diklasifikasikan menjadi sentimen positif dan negatif. Penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi respons penonton terhadap film “Avengers: Endgame” di IMDb menggunakan dua algoritma data mining yang populer, yaitu Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Topik ini dipilih karena kepopuleran dan dampak global film tersebut, serta kebutuhan untuk memahami pandangan penonton secara mendalam. Dengan menggunakan 1500 ulasan sebagai dataset, hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki akurasi sebesar 83%, sedikit lebih unggul dibandingkan dengan Naïve Bayes yang memiliki akurasi sebesar 82%. Temuan ini memberikan gambaran yang lebih komprehensif tentang bagaimana penonton merespons film “Avengers: Endgame” IMDb. Meskipun SVM menunjukkan akurasi yang lebih tinggi, akurasi 82% dari Naïve Bayes juga menunjukkan keandalan dan validitas metode ini dalam analisis sentiment ulasan film.
Klasifikasi Lexicon-Based Sentiment Analysis Tragedi Kanjuruhan pada Twitter Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network Arif Widiasan Subagio; Anggraini Puspita Sari; Andreas Nugroho Sihananto
Jurnal ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 4 No. 1 (2024): Maret : Jurnal ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/juisik.v4i1.759

Abstract

This study aims to conduct a sentiment analysis of conversations on social media Twitter related to the Kanjuruhan Tragedy. Social media, especially Twitter, has become a significant platform for Indonesians to share their thoughts and feelings regarding this tragic event. We used two approaches for sentiment analysis, namely Lexicon-based and Convolutional Neural Network (CNN), with a focus on classifying sentiments in positive, negative, and neutral categories. This study also involves references to several previous studies that implemented various sentiment analysis methods. It is hoped that the results of this study can provide deep insight into the responses and feelings of the public on social media related to the Kanjuruhan Tragedy. The lexicon-based sentiment analysis classification of the Kanjuruhan Tragedy on twitter social media using the CNN algorithm successfully analyzed the sentiment results of tweets related to the tragedy where most of the tweets obtained had negative sentiments with test results of precision value 87.74%, recall 87.51%, and f1-score 87.27% with a classification accuracy of 87.27% and took 3 minutes 23 seconds of training time.
Prediksi Kenaikan Penduduk Jawa Timur Menggunakan Metode Long Short Term Memory Irsyadi, Muhammad Rohman; Rozi, Atiqur; Nicholas, Sandy; Sari, Anggraini Puspita
Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasnya Vol 2 No 3 (2024): JNATIA Vol. 2, No. 3, Mei 2024
Publisher : Informatics Study Program, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JNATIA.2024.v02.i03.p02

Abstract

This research aims to develop a prediction model for population increase in East Java using the Long Short Term Memory (LSTM) method. Historical population data from the previous period will be used as input to train the LSTM model. This approach is expected to produce accurate predictions about population growth in the East Java region. The LSTM method was chosen due to its ability to handle sequential data and long-term memory, which is in line with the characteristics of demographic data. This research will involve data pre-processing, LSTM model building, and model performance evaluation using relevant metrics. The results of this research are expected to contribute to a better understanding of population growth trends in East Java and provide a basis for more informed decision-making in future regional development planning and social policy. Keywords: Population Prediction, East Java, LSTM
ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR PADA POSTINGAN INSTAGRAM AKUN “STANDWITHUS” MENGGUNAKAN KLASIFIKASI NAIVE BAYES Khairunnisa, Khairunnisa; Dewi, Shanty Kurnia; Rahmawati, Deisya Dzakiyyah; Sari, Anggraini Puspita
JURNAL ILMIAH INFORMATIKA Vol 12 No 02 (2024): Jurnal Ilmiah Informatika (JIF)
Publisher : LPPM Universitas Putera Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33884/jif.v12i02.9263

Abstract

Social media platforms like Instagram play a crucial role in shaping public opinion and fostering community engagement in the digital age. The "StandWithUs" Instagram account, dedicated to raising awareness and advocacy, has garnered significant attention and interaction through its posts. However, understanding the sentiment behind user comments on these posts remains challenging. This study addresses this issue by employing Naive Bayes Classification to analyze the sentiment of comments on the "StandWithUs" Instagram account. The primary objective is to accurately classify comments into positive, negative, or neutral categories, providing insights into public opinion and engagement.Our findings indicate that the Naive Bayes Classification model achieves high accuracy in sentiment identification when trained with a substantial dataset. This research highlights the effectiveness of Naive Bayes in conducting sentiment analysis on social media, underscoring its potential to enhance our understanding and management of public opinion on advocacy-related content. The implications of this study are significant, offering valuable perspectives on how social media sentiment analysis can be leveraged to gauge public reactions and involvement, ultimately contributing to more informed advocacy strategies and community engagement efforts.By accurately interpreting the sentiments of user comments, stakeholders can better understand public perception and tailor their content and messaging strategies to foster more meaningful and positive interactions within their digital communities.
Implementasi Support Vector Machine untuk Analisis Sentimen Aplikasi “Mpstore - Super App UMKM” Afandi, Rizki Baehtiar; Nurdiansyah, Titis Fajar; Ramadhani, Aimee Natya; Sari, Anggraini Puspita
Jurnal Informatika Polinema Vol. 10 No. 4 (2024): Vol. 10 No. 4 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v10i4.5427

Abstract

Arus revolusi digital semakin deras, menjadikan teknologi sebagai katalis utama yang mengubah berbagai aspek kehidupan, termasuk sektor usaha UMKM. MPStore, sebuah Aplikasi inovatif yang dikembangkan oleh PT. Mitra Pedagang Indonesia Tbk, dirancang untuk memberdayakan pelaku UMKM dalam pengelolaan penjualan, pembelian, pencarian produk, layanan pengguna, dan proses pembayaran. Aplikasi ini menyediakan platform yang efisien untuk menjalankan bisnis, memperluas cakupan pasar, dan meningkatkan daya saing UMKM di era kompetisi global. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi ulasan pengguna terhadap aplikasi MPStore - SuperApp UMKM yang dikembangkan oleh PT. Mitra Pedagang Indonesia Tbk melalui analisis sentimen, sehingga aplikasi tersebut dapat ditingkatkan berdasarkan masukan pengguna. Tahapan penelitian ini dimulai dari pengumpulan data, data cleaning, labeling data menjadi positif dan negatif, pembobotan TF-IDF, membagi data latih dan data uji dengan perbandingan 80:20, dan klasifikasi menggunakan algoritma Support Vector Machine. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM memberikan performa yang sangat baik dalam klasifikasi sentimen, dengan akurasi keseluruhan sebesar 90%. Model ini mampu mengidentifikasi sentimen negatif dengan precision sebesar 0.78, recall sebesar 0.59, dan f1-score sebesar 0.67. Sementara itu, untuk sentimen positif, model ini mencapai precision sebesar 0.92, recall sebesar 0.97, dan f1-score sebesar 0.94. Penelitian ini juga memberikan rekomendasi peningkatan fitur pada aplikasi MPStore berdasarkan analisis sentimen yang dilakukan, sehingga dapat meningkatkan kepuasan dan pengalaman pengguna secara keseluruhan. Implementasi dari hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi nyata dalam pengembangan teknologi yang mendukung pertumbuhan UMKM di Indonesia.
PERANCANGAN SISTEM SPKT BERBASIS WEBSITE: STUDI KASUS PADA POLSEK TAMAN Pratama Putra, Moch Aditya; Puspita Sari, Anggraini; Lina Nurlaili, Afina
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8267

Abstract

Kebutuhan masyarakat akan kemudahan dalam berbagai aspek pekerjaan semakin meningkat, seperti yang terlihat pada pemanfaatan teknologi informasi yang secara luas digunakan untuk pengolahan data karena kecepatan, akurasi, dan efisiensinya. Fenomena ini menarik perhatian banyak instansi pemerintahan dan swasta untuk mengadopsi teknologi informasi dalam operasional mereka, dengan tujuan meningkatkan kualitas pelayanan instansi mengingat pesatnya perkembangan teknologi saat ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem aplikasi surat kehilangan di Polsek Taman. Aplikasi ini dikembangkan menggunakan framework Laravel dengan menerapkan metodologi penelitian Secure Hash Algorithm (SHA) sebagai mekanisme keamanan dokumen. Metode pengambilan sampel dalam penelitian ini dilakukan melalui wawancara dengan narasumber instansi terkait dan survei di lapangan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode hash dapat meningkatkan keamanan dokumen pribadi, melindunginya dari potensi tindak kejahatan. Aplikasi ini memberikan kemudahan dalam pembuatan surat kehilangan dan mendukung kinerja kepolisian secara efektif.
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 Maliq Reynanda , Revano 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 Saskia Rafika, Chesa 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