Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
10.716
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Penelitian dan Evaluasi Pendidikan INOTEKS : Jurnal Inovasi Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Seni Pythagoras: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Jurnal Pendidikan Matematika dan IPA Journal on Mathematics Education (JME) Jurnal Infinity Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences Kreano, Jurnal Matematika Kreatif-Inovatif Jurnal Riset Pendidikan Matematika AKSIOMA: Jurnal Program Studi Pendidikan Matematika Scientific Journal of Informatics Jurnal Pengukuran Psikologi dan Pendidikan Indonesia (JP3I) PYTHAGORAS: Jurnal Program Studi Pendidikan Matematika JIPMat (Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika) MALIH PEDDAS Dinamika Teknik Mesin : Jurnal Keilmuan dan Terapan Teknik Mesin Union: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika PRISMA Paedagoria : Jurnal Kajian, Penelitian dan Pengembangan Kependidikan Teorema: Teori dan Riset Matematika Jurnal Cendekia : Jurnal Pendidikan Matematika JKPM (Jurnal Kajian Pendidikan Matematika) JURNAL ILMIAH HUKUM DIRGANTARA Jurnal Sehat Mandiri de Fermat : Jurnal Pendidikan Matematika Gema Wiralodra JP2M (Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Matematika) JIIP (Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan) PROGRES PENDIDIKAN Edunesia : jurnal Ilmiah Pendidikan Southeast Asian Mathematics Education Journal Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika Jurnal Akuntansi, Manajemen dan Ilmu Ekonomi (JASMIEN) Mikki: Majalah Ilmu Keperawatan dan kesehatan Indonesia Renjana Pendidikan Dasar SCIENCE : Jurnal Inovasi Pendidikan Matematika dan IPA Unnes Journal of Mathematics Education Unnes Journal of Mathematics Journal of Ocean, Mechanical and Aerospace -science and engineering- (JOMAse) Jurnal Ilmiah Ilmu Manajemen (JUIIM) Toba: Journal of Tourism, Hospitality, and Destination Pattimura Proceeding : Conference of Science and Technology Makara Journal of Technology Polinomial : Jurnal Pendidikan Matematika Nawasena: Jurnal Ilmiah Pariwisata Populer: Jurnal Penelitian Mahasiswa Prima Magistra: Jurnal Ilmiah Kependidikan Jurnal Pepadu Journal of Artificial Intelligence and Digital Business KOLONI Prosiding Seminar Nasional Pascasarjana Proceeding of International Conference on Science, Education, and Technology International Journal of Trends in Mathematics Education Research (IJTMER) DEDIKASI : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Masip: Jurnal Manajemen Administrasi Bisnis dan Publik Terapan Jurnal Manuhara: Pusat Penelitian Ilmu Manajemen Dan Bisnis Al-Qalbu: Jurnal Pendidikan, Sosial dan Sains Jurnal Pedagogi Matematika International Journal of Educational Development International Journal of Educational Technology and Society Jurnal Polimesin An International Journal Tourism and Community Review The International Journal of Mathematics and Sciences Education Jurnal Pendidikan MIPA Jurnal Pendidikan Progresif TELPAR Nemui Nyimah
Sugiman Sugiman
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry 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 Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 132 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 132 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
ESTIMASI MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) PADA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) Asriani, Elisa Desi; Sugiman, Sugiman; Hendikawati, Putriaji
Unnes Journal of Mathematics Vol 5 No 2 (2016)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v5i2.13130

Abstract

The purpose of this study is to know: (1) a estimation best MARS on CSPI with criteria GCV; (2) importance predictors variables against the model best obtained. Variabels affecting Composite Stock Price Index (CSPI) are inflation, interest rate, exchange rate the Rupiah againts the u.s.dollar, Dow Jones index, Nikkei 225 index, and Hang Seng index. MARS model is derived by combination of BF, MI, and MO through trial and error. MARS method on CSPI because nonparametric and high dimention is data has variabels predictors from 3 to 20 and data sampel from 50 to 1000. The analysis MARS method on CSPI with do testing parameters of regression nonparametric model, standaritation, and The results estimation MARS best on CSPI is BF=18, MI=1, and MO=1, GCV minimum is 0,05640. Predictors variables that were significans are inflation; exchange rate the rupiah againts the US$; Dow Jones index; interest rate; and Nikkei 225 index with contributions of importance are 100%; 86,54114%; 84,31259%; 38,18755%; and 32,75410%.
KETEPATAN KLASIFIKASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS) PADA DATA KELOMPOK RUMAH TANGGA KABUPATEN CILACAP Anam, Saroful; Sugiman, Sugiman; Sunarmi, Sunarmi
Unnes Journal of Mathematics Vol 6 No 1 (2017)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v6i1.13638

Abstract

Groups of households based on per capita expenditure is composed of two groups of poor households and non-poor households, to separate individuals or objects into a group so it can be located ata particular group can use the method of classification. The purpose of this study was to determine the classification results and errors in the results classification of households in Cilacap district based on the factors affecting the level of poverty in Cilacap with methods Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS). MARS is a nonparametric regression method that can be used for high-dimensional data is. To get the best MARS models, do a combination of value Basis Function (BF), Maximum Interaction (MI), and the Minimum Observation (MO) by trial and error. The best model is the model that is used in combination with BF = 45, MI = 3, MO = 1 because it has the smallest value that is equal to 0,030 GCV. Based on the variables that affect groups of households in Cilacap, the result of classification of 37 households with poor category, 34 households appropriately classified as poor, while one 3 households are classified as poor. Likewise, of the 113 households with non-poor category, 113 households appropriately classified into the category of not poor, and no household misclassified into the household with non-poor category. Retrieved classification accuracy of 98.00% of the value of Apparent Error Rate (APER) at 2.00% and the Press's Q test showed that statistically MARS method has been consistent in classifying the data. So as to further research on the classification suggested using the method MARS, by looking at the value of the smallest GCV and GCV value if they have the same smallest it can be seen with the smallest MSE value judgment.
PERBANDINGAN UJI HASIL SIMULASI MONTE CARLO DAN SIMULASI BOOTSTRAP DALAM ANALISIS SAHAM UNTUK MENGHITUNG NILAI VaR DATA Mawarti, lida; Sugiman, Sugiman; Kharis, Muhammad
Unnes Journal of Mathematics Vol 7 No 2 (2018)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v7i2.14109

Abstract

Harapan investor terhadap investasinya adalah mendapatkan pengembalian optimal dengan tingkat risiko tertentu. Perlu adanya perhitungan risiko agar tetap berada dalam tingkatan terkendali. Salah satu metode statistika untuk mengukur besar risiko yang ditimbulkan yaitu Value at Risk (VaR). Metode untuk mengestimasi Value at Risk menggunakan Simulasi Monte Carlo dan Simulasi Bootstrap. Pada penelitian ini menggunakan software Microsoft Excel dan SPSS. Data yang digunakan adalah data penutupan saham PT Indosat Tbk dari 1 Januari 2015 sampai dengan Desember 2015. Tujuan penelitian adalah membandingkan nilai taksiran VaR menggunakan program Simulasi Monte Carlo dan Simulasi Bootstrap. Langkah yang digunakan untuk menganalisis adalah menginput data, mengidentifikasi karakteristik data,menghitung nilai return, menghitung parameter mean dan standar deviasi, menghitung nilai acak dari return, menghitung nilai acak dengan parameter, menghitung nilai risiko tertinggi, menghitung VaR, melakukan simulasi sebanyak n kali, menghitung MSE. Hasil estimasi VaR tingkat kepercayaan 95% per 1 rupiah selama 1 hari menggunakan Simulasi Monte Carlo yaitu -12615.77. Sedangkan estimasi menggunakan Simulasi Bootstrap adalah -1330.62 dengan n=113 dan B*=1000. Nilai MSE dari Simulasi Monte Carlo sebesar 0,0514925 sedangkan dari Simulasi Bootstrap adalah 0.00059420. Nilai MSE Simulasi Bootstrap lebih kecil bila dibandingkan nilai MSE Simulasi Monte Carlo.
Pemodelan Geographically Weighted Regression (GWR) dengan Fungsi Pembobot Kernel Gaussian dan Bi-Square Lutfiani, Nurul; Sugiman, Sugiman; Mariani, Scolastika
Unnes Journal of Mathematics Vol 8 No 1 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v8i1.17103

Abstract

Model spasial Geographically Weighted Regression (GWR) adalah salah satu metode statistika yang dapat digunakan untuk menganalisis faktor risiko secara spasial dengan pendekatan titik. Fungsi pembobot yang digunakan untuk model GWR adalah fungsi kernel gaussian dan bi-square. Langkah analisis yang dilakukan yaitu melakukan pengujian dengan metode OLS. Dalam pengujian diperoleh 2 variabel yang signifikan, selanjutnya melakukan pengujian menggunakan metode GWR. Membandingkan nilai R2 dan AIC antara model GWR dengan fungsi pembobot kernel gaussian dan bi-square menggunakan Program R. Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh Tabel ANOVA untuk menguji kebaikan GWR secara global, model GWR lebih efektif daripada OLS. Diperoleh model GWR dengan fungsi pembobot gaussian di Kabupaten Cilacap yi = 0,017574 – 0,714742X1 + 0,812049X3 , nilai R2 sebesar 77,47% , nilai AIC sebesar 53,44198 dan model GWR dengan fungsi pembobot bi-square di Kabupaten Cilacap yi = -0,024805 -0,716867X1 +0,832846X3, nilai R2 sebesar 76,19%, nilai AIC sebesar 54,64947. Nilai R2 terbesar dan nilai AIC terkecil dimiliki oleh model GWR dengan kernel gaussian.
PERBANDINGAN HASIL OPTIMASI PADA METODE BROWN’S ONE-PARAMETER DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING MENGGUNAKAN ALGORITMA NON-LINEAR PROGRAMMING BERBANTUAN MATLAB Novalia, Dyah; Sugiman, Sugiman; Sunarmi, Sunarmi
Unnes Journal of Mathematics Vol 7 No 1 (2018)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v7i1.20381

Abstract

Pemulusan eksponensial ganda satu parameter dari Brown merupakan salah satu pemulusan eksponensial dengan satu parameter, yaitu parameter . Beberapa algoritma nonlinear programming dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi. Tujuan dari penulisan skripsi ini adalah mendapatkan nilai parameter optimal pada pemulusan eksponensial ganda satu parameter dari Brown menggunakan algoritma golden section, algoritma pencarian dikotomis dan algoritma kuadratis dengan bantuan software Matlab R2009a. Hasil perhitungan dari ketiga algoritma tersebut dibandingkan, lalu dilakukan peramalan menggunakan pemulusan eksponensial ganda satu parameter dari Brown. Pada penelitian ini, proses untuk mendapatkan parameter optimal dengan menggunakan algoritma golden section membutuhkan 16 iterasi hingga didapatkan nilai optimal sebesar dan MAPE sebesar 0,10719%. Algoritma pencarian dikotomis membutuhkan 13 iterasi hingga didapatkan nilai optimal sebesar dan MAPE sebesar 0,10720%. Sedangkan algoritma kuadratis membutuhkan 3 iterasi hingga didapatkan nilai optimal sebesar 0,206883 dan MAPE sebesar 0,10720%. Berdasarkan hasil perhitungan tersebut maka algoritma kuadratis lebih efektif karena jumlah iterasi yang dibutuhkan lebih sedikit sehingga waktu yang dibutuhkan juga lebih efisien
The growth of mathematical imagination of students of a deaf school when learning using Problem-Based Learning assisted by manipulative teaching aids Ni'mah, Lailatun; Sugiman, Sugiman
Unnes Journal of Mathematics Education Vol 9 No 2 (2020): Unnes Journal of Mathematics Education
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujme.v9i2.40540

Abstract

The ability of mathematical imagination is important in daily life for children with deaf disabilities. One effort to foster mathematical imagination is through a problem-based learning model assisted by manipulative props. This study aimed to: (1) find out whether the results of the mathematical imagination final test of deaf students with the application of the Problem-Based Learning assisted by manipulative props are better that the results of the initial test; (2) describe the mathematical imagination of the deaf students; (3) find out the growth of mathematical imagination of the deaf students. This research was mixed-method research that used a sequential exploratory design with a one-group pretest-posttest design. The population of this research was the students of a special school for disabilities (SMALBN) in Salatiga, Indonesia, while the sample was a random class from the 11th classes. The method used in this research were observation, documentation, tests, and interviews. Quantitative analysis showed that the final test of mathematical imagination result was better than the results of the initial test. Qualitative analysis yield a description of mathematical imagination that included aspects such as scientific sensitivity, scientific creativity, and good scientific productivity. The scientific sensitivity aspect of the imagination growth before learning was good, and the scientific creativity aspect was quite good. After learning, it was obtained that scientific sensitivity, scientific creativity, scientific productivity were good. The study concluded that problem-based learning assisted by manipulative props could foster the ability of mathematical imagination of deaf students in 11th grade.
ESTIMASI PARAMETER REGRESI ROBUST MODEL SEEMINGLY UNRELATED REGRSSION (SUR) DENGAN METODE GENERALIZED LEAST SQUARE (GLS) Yulianto, Dimas Arif; Sugiman, Sugiman; Agoestanto, Arief
Unnes Journal of Mathematics Vol 7 No 2 (2018)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v7i2.21463

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk: (1) memperoleh hasil estimasi parameter pada data yang mengandung pencilan dengan menggunakan estimasi parameter regresi robust metode Least Trimmed Square (LTS); (2) memperoleh sistem persamaan regresi robust pada model Seemingly Unrelated Regression (SUR) dengan metode Generalized Least Square (GLS). Pada penelitian ini menggunakan data nilai inflasi umum di Kota Salatiga, Kota Pekalongan, Kabupaten Rembang, dan Kabupaten Demak. Estimasi parameter regresi pada data yang menggandung pencilan lebih baik menggunakan metode regresi robust daripada menggunakan metode OLS karena menghasilkan nilai R-Square yang lebih besar. Estimasi regresi robust padamodel Seemingly Unrelated Regression (SUR) metode Generlaized Least Square (GLS) lebih baik digunakan untuk mengestimasi pada data panel yang semua datanya mengandung pencilan karena menghasilkan nilai residual yang kecil.
PARAMETER ESTIMATION OF SPATIAL REGRESSION MODEL WITH GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION METHOD Fadlilah, Itsnaini Munjiyatul; Sugiman, Sugiman; Sunarmi, Sunarmi
Unnes Journal of Mathematics Vol 8 No 2 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v8i2.23796

Abstract

Poisson Regression is one of the non-linear regression analysis whose Poisson distributed response variable.Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) is one of the statistical methods to analyze spatial data with point approach. The purpose of this research is to form GWPR model with fixed bisquare and adaptive bisquare kernel function, and compare best model of GWPR with kernel fixed bisquare and adaptive bisquare function. The data of this research is the percentage of poor people in Central Java Province. In this study there are seven (7) variables related to the percentage factor of the poverty population. The test obtained 2 significant variables are population life expectancy and income per-capita population has been adjusted .Based on the result of research, it is found that GWPR model is more suitable than Poisson regression. Provided Geographically Weighted Poisson Regression model with fixed bisquare fixed function and adaptive bisquare globally in Province of Central Java . The advantage of the model can be seen from the value of AIC. The AIC value obtained in the fixed bisquare kernel is 178,7446. Whereas, The AIC value obtained in adaptive kernel bisquare is 183.2349. The GWPR model with the fixed Bisquare kernel is better than GWPR adaptive bisquare.
Optimasi Parameter pada Model Exponential Smoothing Menggunakan Metode Golden Section untuk Pemilihan Model Terbaik dan Peramalan Jumlah Wisatawan Provinsi Jawa Tengah Kinasih, Sekar; Agoestanto, Arief; Sugiman, Sugiman
Unnes Journal of Mathematics Vol 7 No 1 (2018)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v7i1.27384

Abstract

Dalam penelitian ini, metode pemulusan eksponensial digunakan adalah Single Exponential Smoothing (SES), Double Exponential Smoothing–Holt (DES) dan Triple Exponential Smoothing Holt-Winter (TES) Aditif dan model Multiplikatif. Data yang digunakan adalah Jumlah Wisatawan Provinsi Jawa Tengah periode Januari 2011 sampai Desember 2015. Tujuan penelitian ini, melakukan optimasi parameter model pada metode SES, DES dan TES menggunakan metode Golden Section untuk meminimumkan nilai MAPE, mendapatkan metode terbaik guna memprediksi data jumlah Wisatawan Provinsi Jawa Tengah tahun 2011-2015, dan mendapatkan nilai prediksi menggunakan parameter yang optimal untuk tiap–tiap metode pada data jumlah Wisatawan Jawa Tengah Bulan Januari 2016. Berdasarkan analisis tersebut diperoleh parameter yang optimum untuk tiap–tiap metode, SES dengan parameter alpha0,54280 dan nilai MAPE 6,27370%, DES Holt parameter alpha 0,00004, parameter gamma 0,00590 dan nilai MAPE 11,04635%, TES Holt Winters Additive dengan parameter alpha 0,23607, parameter gamma 0,14590, parameter delta 0,23607 dan nilai MAPE 6,66123% serta untuk TES Holt Winters Multiplicative dengan parameter alpha 0,23607, parameter gamma 0,14590, parameter delta 0,23607 dan nilai MAPE6,67563%. Berdasarkan perbandingan MAPE pada ke empat metode di atas diperoleh metode terbaik untuk data Jumlah Wisatawan Provinsi Jawa Tengah yaitu metode SES karena mempunyai nilai MAPE terkecil. Dengan model peramalan yang diperoleh F_(t+1)=0,54280X_t+(1-0,54280)F_t, diperoleh hasil peramalan untuk Bulan Januari 2016 adalah 320227 pengunjung. In this study, the method used is the exponential smoothing Single Exponential Smoothing (SES), Double Exponential Smoothing -Holt (DES) and Triple Exponential Smoothing Holt-Winter (TES) additive and multiplicative models. The data used is the number of tourists in Central Java Province from January 2011 to December 2015. The purpose of this study was to optimize the parameters of the model on SES method, DES and TES using the Golden Section to minimize the MAPE, to get the best method to predict the amount of data Travelers Central Java of the year 2011-2015, and to get the predictive value using the optimal parameters for everry methods on data of Central Java Travellers January 2016. Based on the analysis obtained optimum parameters for everry methods, SES with alpha parameter 0.54280 and MAPE value 6.27370%, DES Holt parameter alpha0.00004, gamma parameters 0.00590and the value of MAPE 11.04635 %, TES Holt Winters Additive with alpha parameter 0.23607, 0.14590 parameter gamma, delta parameter 0.23607 and 6.66123% MAPE value as well as for TES Multiplicative Holt Winters with alpha parameter 0.23607, 0.14590 parameter gamma, delta parameter 0 , 23607 and MAPE value of 6.67563%. The best of method of MAPE on for all of the above for data the number of tourists in Central Java Province which is the method SES for having the smallest MAPE value. With forecasting model obtained F_(t+1)=0,54280X_t+(1-0,54280)F_t, it was Retrieved forecasting for January 2016 was 320 227 visitors.
PERAMALAN CURAH HUJAN DENGAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE WITH EXOGENOUS INPUT (ARIMAX) Suryani, Andika Resti; Sugiman, Sugiman; Hendikawati, Putriaji
Unnes Journal of Mathematics Vol 7 No 1 (2018)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v7i1.27386

Abstract

Tujuan penelitian ini untuk mengetahui model ARIMAX terbaik dan hasil peramalan curah hujan menggunakan model terbaik. Berdasarkan hasil analisis diperoleh model ARIMAX terbaik adalah model dan diperoleh hasil peramalan curah Bulan Januari 2015 sebesar 384,25mm, Bulan Februari 208,04mm, Bulan Maret 233,94mm, Bulan April 214,14mm, Bulan Mei 183,79mm, Bulan Juni 169,18mm, Bulan Juli 123,49mm, Bulan Agustus 98,85mm, Bulan September 106,09mm, Bulan Oktober 153,04mm, Bulan November 308,52mm dan Bulan Desember 280,45mm. Hasil peramalan curah hujan menunjukkan pola yang sama dengan data yang sebenarnya dan diperoleh nilai eror sMAPE sebesar 1,045. Hal ini dapat diartikan bahwa metode ARIMAX dapat digunakan untuk melakukan peramalan curah hujan dengan SST El-Nino 3.4 sebagai variabel eksogen. The purpose of the study is to find out the best ARIMAX models and forecasting rainfall usingthe best model. Based on the results analysis obtained the best ARIMAX model is model and obtained forecasting rainfall in January 2015 amounted to 384,25mm; February 208,04mm; March 233,94mm; April 214,14mm; May 183,79mm; June 169,18mm; July 123,49mm; August 98,85mm; September 106,09mm; October 153,04mm; November 308,52mm; and December 280,45mm. Forecasting rainfall data show the same pattern with the actual data and obtained error sMAPE values 1.045. This may imply that ARIMAX method can be used for forecasting rainfall with the El-Nino 3.4 SST as exogenous.
Co-Authors Abdika, Ahmad Ijlal Abdul Wakhid Absorin, Absorin Achmalia, Aisyah Fany Adi Nur Cahyono Adinda, Anita Adli, Abiyyi Muhammad Admiral, Randa Afdhal, Muhammad Agus Budiman Agus Dwi Catur Agus Santoso Aguswandi, Aguswandi Alamsyah - Alfian Nur Aziz, Alfian Nur Ali Mahmudi Alif Fauziah Sari, Alif Fauziah Alip Suroto Almira Amir Amin Suyitno Anam, Saroful Andi Maulana, Andi Andika Victori Aoyama, Kazuhiro Ardhi Prabowo Arfah, Arfah Arief Agoestanto Arifah, Yekti Nur Arina Ulil Faroh Ariyadi Wijaya Asriani, Elisa Desi Atika Nur Sabrina Ayu Andira Azizi, Muhammad Rifqi Azizia, Ananda Jullailatul Bambang Eko Susilo Bambang Eko Susilo Bili, Yunita Peda Budi Waluya Budi Waluya Budiyono Budiyono Cynthia, Ari Danuri Danuri Dedeh Kurniasih Dewi Nur Anggraeni, Dewi Nur Dewi, Arsiana Kusuma Djamilah Bondan Widjajanti Dwi Erna Novianti Dwi Setyawan Dwi Sulistyaningsih Dwijanto Dwijanto, Dwijanto Edy Prayitno Emi Pujiastuti Emmy Dyah Sulistyowati, Emmy Dyah Endang Listyani Endang Sugiharti, Endang Eva Agustiana Rahayu Fadlilah, Itsnaini Munjiyatul Farida Agus Setiawati Ferhadius Endi Fitriana, Silfi Nisa Hajarul Masi Hanifatur Rohman Hakiki, Irfan Halim, Bravura Candra Hanan, Hanan Hawwa, Kharisma Nur Hayyi Nu’man, Abdul Hendri Handoko hengky tri ikhsanto, hengky tri ikhsanto Heni Febriani, Heni Hepsi Nindiasari Heri Retnawati Hery Nugroho, Hery Hidayah, Dina Yulia Hidayati, Intan Himmawati Puji Lestari Husein, Salsabil Husen Danung Sulaksana Huswatun Hasanah Indah Urwatin Wusqo Iqbal Kharisudin Ismail, Abid Khoirul Ismail, Raoda Isnarto Isnarto Isnarto Isnarto Isti Hidayah Iwan Junaedi Iwan Junaedi Izza, Tsabita Nurul Jailani Jailani Jasanta Peranginangin Jayadi Jayadi Juwita, Puspa Kana Hidayati Kinasih, Sekar Kismiantini Kismiantini Korkor, Sarah Kris Cahyani Ermawati Kristanti, Handriani Kuswari Hernawati Lestari, Yuni Dwi Liliyanti, Mita Ayu Lutfiani, Nurul M. Asikin M. Dyan Susila M.Pd S.T. S.Pd. I Gde Wawan Sudatha . Ma'unah, Siti Maman Fathurrohman, Maman Mariani, Scholastika Marsiyah, Maria Margareta Mathilda Susanti Mawarti, lida Mohammad Archi Maulyda Mohammad Asikin Much Aziz Muslim Muftil Badri Muhammad Irfan Rumasoreng Muhammad Irsyad Muhammad Kharis Multazamah, Hanny Mulyono Mulyono Muslih Hasan Pambudi Nafila, Valda Nerys Lourensius L. Tarigan Ni'mah, Lailatun Nila Ubaidah Nila Ubaidah Nisa', Ziyana Endah Khairun Novalia, Dyah NOVITA TRI ARTININGRUM Nufus, Chairun Nugroho, Khathibul Umam Z Nuke Apriyanti Nur Fathaillah Pajrin NUR FITRIANI Nur Hidayat Nurfaidah Nurfaidah Nurkaromah Dwidayati, Nurkaromah Okky Riswandha Imawan Pajrin, Nur Fathaillah Paryanto Dwi Setyawan Pawestri Dian Purnamasari Pindo Apip Permana, Pindo Apip Pradewita, Wella Cintya Pradina, Putri Dwi Pranata, Muhammad Farhan Prastowo, Ichwan Priyono, Sigit Pujilestari, Sri Purwoko Haryadi Santoso Puspa Khaerani Putri, Elanda Laksinta Putriaji Hendikawati Raden Mohamad Herdian Bhakti Rahmah Rahmah Rahmawati, Rofiqo Rakhmawati, Vitania Rezi Ariawan Rianisa Scientisa A Rina Dyah Rahmawati Riswanti Rini Rochmad - Ruhimat, Agus Safitri, Tias Saiful Arifin Salman Salman Sari, Fransisca Mulya Savitri, Sukma Nur Scolastika Mariani Setiyani Shalihah, Hanifah Mar'atush Simanjuntak, Sinta Dameria Sinaga, Jorfri Boike Sinarep Sinarep Siregar, Torang Siti Uswatun Chasanah, Siti Uswatun Sofyan Adian Mukti Sri Setyowati St. Budi Waluya Stevanus Budi Waluja Subarkah, Muhamad Rizki Sudarman, Enjang Sudiara, I Ketut Suharto Suharto Sukestiyarno Sukestiyarno Sukestiyarno, Yohannes Leonardus Sukirwan Sukirwan Sulardjaka Sulardjaka Sunarmi Sunarmi Sunarti Supriyanti Supriyanti Suryani, Andika Resti Taufik Muhtarom Tedy Candra Lesmana, Tedy Candra TOIFUR, IMAM Triwibowo, Zanuar Try Suprayo Tuntunan, Githa Stien Tyas, Marita Ayuning Ulfiati, Leili Vika Oktoviani Wahyu Setyaningrum Walid Walid, Walid Wardono Wardono Wardono Wardono Wulan Fitriyani Wulandari, Arum Nur Wuri Wuryandani Y.L. Sukestiyarno Yaya S. Kusumah YL Sukestiyarno Yulianto, Dimas Arif Yuyu Yuhana, Yuyu Zaenuri Mastur Zaenuri Zaenuri Zaenuri Zaenuri Zafrullah, Zafrullah Zarkasi, Zarkasi Zikir, Al Zulfahmi Agustiad