Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
8.369
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Lontar Komputer: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Al-Jabar : Jurnal Pendidikan Matematika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Obsesi: Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia Jurnal EDUTECH Undiksha JETL (Journal Of Education, Teaching and Learning) Jurnal Linguistik Komputasional Edunesia : jurnal Ilmiah Pendidikan ABSYARA: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Tanjungpura International Journal on Dynamics Economics, Social Sciences, and Agribusiness (TIJDESSA) Jurnal Teknik Indonesia Scientica: Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi Journal of Electrical Engineering, Energy, and Information Technology Jurnal Aplikasi dan Riset Informatika
Herry Sujaini
Universitas Tanjungpura
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Social Sciences Transportation Other

Published : 86 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 86 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Klasifikasi Citra Alat Musik Tradisional dengan Metode k-Nearest Neighbor, Random Forest, dan Support Vector Machine Sujaini, Herry
JSINBIS (Jurnal Sistem Informasi Bisnis) Vol 9, No 2 (2019): Volume 9 Nomor 2 Tahun 2019
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (821.284 KB) | DOI: 10.21456/vol9iss2pp185-191

Abstract

Dalam dekade terakhir, metode non-parametrik (algoritma berbasis pembelajaran mesin) semakin banyak dipergunakan dari berbagai aplikasi berbasis pengolahan citra digital. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tiga metode non-parametrik yaitu Metode k-Nearest Neighbor (kNN), Random Forest (RF), dan Support Vector Machine (SVM) terhadap klasifikasi citra alat musik tradisional di Indonesia yang populer di kalangan masyarakat yaitu : angklung, djembe, gamelan, gong, gordang, kendang, kolintang, rebana, sasando, dan serunai. Dari hasil eksperimen pengklasifikasian dengan metode kNN, RF dan SVM, metode kNN memiliki akurasi yang paling baik. Rata-rata nilai precision ketiga metode tersebut berturut-turut adalah 92,1% untuk kNN, 85,4% untuk SVM, dan 69,4% untuk RF
Mesin Penerjemah Situs Berita Online Bahasa Indonesia ke Bahasa Melayu Pontianak Sujaini, Herry
ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Vol 6, No 2 (2014): Edisi Bulan Oktober 2014
Publisher : Faculty of Engineering, Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (338.404 KB) | DOI: 10.26418/elkha.v6i2.9098

Abstract

Abstract– Paper ini membahas salah satu potensi dari aplikasi mesin penerjemah, yaitu penerjemahan halaman situs.Halaman situs berbahasa Indonesia, diterjemahkan secara otomatis ke dalam bahasa Melayu Pontianak sehingga teks yang ada pada halaman sumber berubah menjadi teks dalam bahasa target. Cara kerja sistem ini adalah dengan  mengambil seluruh halaman HTML dari sumber berbahasa Indonesia, selanjutnya memisahkan teks-teks yang berupa kalimat terhadap kode-kode HTML. Kalimat yang sudah dipisahkan selanjutnya diterjemahkan ke bahasa target (Melayu Pontianak). Kalimat hasil terjemahan ditampilkan pada halaman target dengan mengganti kalimat-kalimat pasangan terjemahannya. Sistem ini mempergunakan mesin penerjemah berbasis statistik (MPS). Persoalan yang paling mendasar pada hasil kualitas terjemahan sistem ini adalah masih kecilnya kuantitas corpus. Sedangkan corpus merupakan merupakan data utama untuk membangun model - model yang digunakan pada MPS.   Keywords- Penerjemahan halaman situs, mesin penerjemah statistik, bahasa Indonesia - Melayu Pontianak.
PERFORMANCE OF METHODS IN IDENTIFYING SIMILAR LANGUAGES BASED ON STRING TO WORD VECTOR Sujaini, Herry
Khazanah Informatika Vol. 6 No. 1 April 2020
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23917/khif.v6i1.8199

Abstract

Indonesia has a large number of local languages that have cognate words, some of which have similarities among each other. Automatic identification within a family of languages faces problems, so it is necessary to learn the best performer of language identification methods in doing the task. This study made an effort to identification Indonesian local languages, which used String to Word Vector approach. A string vector refers to a collection of ordered words. In a string vector, a word is represented as an element or value, while the word becomes an attribute or feature in each numeric vector. Among Naïve Bayes, SMO, J48, and ZeroR classifiers, SMO is found to be the most accurate classifier with a level of accuracy at 95.7% for 10-fold cross-validation and 94.4% for 60%: 40%. The best tokenizer in this classification is Character N-Gram. All classifiers, except ZeroR shows increased accuracy when using Character N-Gram Tokenizer compared to Word Tokenizer. The best features of this system are the TriGram and FourGram Character. The TriGram is preferred because it requires smaller training data. The highest accuracy value in the combination experiment is 0.965 obtained at a combination of IDF = FALSE and WC = TRUE, regardless the conditions of the TF.
Analisis Akurasi Algoritma Extended Word Similarity Based Clustering (EWSB) pada Mesin Penerjemah Bahasa Indonesia-Minang Priyatman, Hendro; Saleh, Muhammad; Sujaini, Herry
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v6i3.43330

Abstract

Extended Word Similarity Based (EWSB) Clustering adalah algoritma pengklasteran kata berdasarkan nilai kemiripan kata yang didapat dari hasil komputasi terhadap sebuah korpus. Salah satu manfaat dari hasil pengklasteran dengan algoritma ini adalah untuk meningkatkan kualitas output dari sebuah mesin penerjemah berbasis statistik (MPS). Dari hasil penelitian sebelumnya, hasil pengklasteran dengan algoritma EWSB terbukti memperbaiki akurasi mesin penerjemah bahasa Inggris sebagai Bahasa asal ke bahasa Indonesia sebagai Bahasa target, dimana algoritma tersebut diaplikasikan pada bahasa Indonesia sebagai bahasa target. Paper ini mendiskusikan hasil penelitian penggunaan EWSB pada MPS dari bahasa Indonesia ke bahasa Minang, dimana algoritma tersebut diaplikasikan pada bahasa Minang sebagai bahasa target. Penelitian yang dilakukan memperoleh hasil bahwa algoritma EWSB cukup efektif jika digunakan pada bahasa Minang sebagai bahasa target. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan algoritma EWSB dapat meningkatkan tingkat akurasi terjemahan sebesar 6,36%.
Perbandingan Nilai Akurasi Algoritma Smoothing pada Mesin Penerjemah Statistik Bahasa Indonesia ke Bahasa Melayu Sambas dengan Language Model Toolkit IRSTLM Ronja, Ronja; Sujaini, Herry; Nyoto, Rudy Dwi
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v6i3.42471

Abstract

Komunikasi merupakan bagian penting dalam berkehidupan sosial. Ketidakmampuan dalam berkomunikasi dapat menyebabkan tidak tersampaikannya suatu informasi serta terjadinya kesalahpahaman. Indonesia yang memiliki beragam suku dan budaya tidak dapat dipungkiri akan melahirkan interaksi antar suku yang mempunyai keunikan bahasa masing-masing. Mesin penerjemah statistik hadir sebagai salah satu solusi. Mesin penerjemah statistik pada penelitian ini menggunakan language model toolkit IRSTLM dengan bahasa Indonesia dan bahasa Melayu Sambas dengan data sebanyak 2700 baris kalimat korpus paralel. Algoritma smoothing merupakan komponen yang dapat meningkatkan akurasi hasil terjemahan pada mesin penerjemah. Perlunya dilakukan penelitian terhadap algoritma smoothing untuk mengetahui algortima smoothing dengan nilai BLEU score dan hasil terjemahan terbaik. Proses pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai BLEU score dari masing-masing algoritma smoothing menggunakan metode penambahan secara konsisten pada setiap mesin menggunakan 200 korpus sebanyak sepuluh kali pengujian. Algoritma smoothing yang digunakan witten-bell, back-off, kneser-ney dan modified kneser-ney dan hasil yang didapat untuk algoritma smoothing terbaik yaitu modified kneser-ney dengan nilai 68,04% menggunakan 3gram dan 67,8% menggunakan 5gram. Pada pengujian manual dilakukan terlebih dahulu mencari nilai BLEU score terbaik menggunakan metode k-fold cross validation dengan algoritma smoothing modified kneser-ney hasil yang didapat yaitu dengan nilai BLEU score tertinggi sebesar 84,18%. Data yang digunakan pada mesin tersebut dijadikan bahan untuk pengujian manual oleh dua orang ahli bahasa dengan nilai akurasi 94,87% dan 96,65%.
Komparasi Algoritma Nonparametrik untuk Klasifikasi Citra Wajah Berdasarkan Suku di Indonesia Hartono, Seno; Perwitasari, Anggi; Sujaini, Herry
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 6, No 3 (2020): Volume 6 No 3
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v6i3.43268

Abstract

Klasifikasi merupakan metode data mining yang berfungsi untuk mengatur dan mengkategorikan data pada kelas yang berbeda-beda. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dan menentukan algoritma nonparametrik terbaik dalam pengklasifikasian citra wajah. Dalam proses pengklasifikasian, penelitian ini menggunakan algoritma klasifikasi nonparametrik yaitu k-Nearest Neighbor (kNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, dan AdaBoost Untuk mengklasifikasikan citra wajah penduduk Indonesia yang berasal dari suku Batak, Dayak, Jawa, Melayu, dan Tionghoa. Penelitian ini menggunakan Orange Data Mining Tool sebagai alat bantu untuk melakukan proses data mining. Dari hasil pengklasifikasian dengan menerapkan algoritma k-Nearest Neigbor, Support Vector Machine, Decision Tree, dan AdaBoost, SVM memberikan nilai akurasi yang lebih baik dibanding algoritma lainnya. Rata-rata nilai precision keempat algoritma tersebut berturut-turut adalah Support Vector Machine 37.5%, diikuti oleh algoritma k-Nearest Neighbor 31.55%, AdaBoost 30.25%, dan untuk Decision Tree 29.75%.
Penerapan Framework COBIT 2019 pada Audit Teknologi Informasi di Politeknik Sambas Saleh, Muhammad; Yusuf, Ismail; Sujaini, Herry
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 7, No 2 (2021): Volume 7 No 2
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v7i2.48228

Abstract

Teknologi informasi di suatu organisasi yang sudah berjalan harus diaudit agar diketahui kelebihan-kelebihan maupun kekurangannya. Politeknik Sambas (Poltesa) merupakan salah satu politeknik di Kalimantan Barat yang telah menerapkan teknologi dalam proses administrasi maupun akademik sebagai penunjang kegiatannye. Audit yang dilakukan pada Poltesa menggunakan frame work COBIT 2019. Metode yang kami pergunakan pada penelitian ini terdiri dari bebrapa langkah, yaitu perencanaan, tindakan, pengamatan, pengolahan dan analisis data, serta pemberian rekomendasi. Berdasarkan hasil dari audit yang dilakukan pada teknologi informasi Poltesa, didapatkan rata-rata nilai sebesar 3,21 dengan nilai maturity level pada domain antara nilai 2 sampai dengan 4, yang berarti sistem telah dioperasikan dengan baik, akan tetapi belum secara maksimal. Manajemen teknologi informasi yang diharapkan di Poltesa dapat dipenuhi dan telah dilakukan dengan baik, karena nilai antara rata-rata level saat penelitian dilakukan dibandingkan dengan rekomendasi level menunjukkan gap yang tidak terlalu besar.
Sistem Informasi Objek Wisata dengan Algoritma Djisktra untuk Rute Terdekat dan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) untuk Rekomendasi. (Studi Kasus Kabupaten Bengkayang) Setiawan, Sandra Permata Gea; Sujaini, Herry; Irwansyah, M. Azhar
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 8, No 2 (2020)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (623.913 KB) | DOI: 10.26418/justin.v8i2.36804

Abstract

Pariwisata merupakan suatu perjalanan yang dilakukan orang untuk sementara waktu dengan tujuan menikmati kegiatan pertamasyaan dan rekreasi atau memenuhi keinginan yang beraneka ragam.Kabupaten Bengkayangadalah salah satu kabupaten di provinsi Kalimantan Barat, Indonesia. Sebelumnya merupakan pemekaran dari Kabupaten Sambas yang karena adanya Undang-undang Otonomi Daerah dimekarkan menjadi 3 daerah otonom yang terpisah, yaitu Kabupaten Sambas, Kabupaten Bengkayang dan Kota Singkawang. Terletak di bagian utara Kalimantan Barat, Kabupaten Bengkayang berbatasan langsung dengan Sarawak, Malaysia. Bengkayang memiliki sektor pariwisata memegang peranan penting dalam perekonomian daerah ini. Pemerintah Kabupaten Bengkayang memiliki masalah dan kesulitan dalam menyampaikan informasi yang berkaitan tentang pariwisata yang ada di kabupaten Bengkayang, karena tidak adanya media informasi yang dapat dengan mudah di akses oleh publik. Pemerintah Kabupaten Bengkayang selama ini kesulitan dalam memberikan informasi jalur terdekat menuju tempat wisata dan rekomendasi wisata yang ada. Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) dan Algoritma Dijkstra digunakan dalam sistem  untuk menampilkan rute jalur terdekat dan rekomendasi objek wisata. Dengan sistem informasi objek wisata yang memanfaatkan dua metode tersebut, Pemerintah Kabupaten Bengkayang dapat membantu wisatawan untuk mendapatkan informasi mengenai objek wisata di Kabupaten Bengkayang. Hasil dari penelitian ini sistem informasi objek wisata ini dapat memberikan informasi rekomendasi dan jalur wisata yang ada di kabupaten Bengkayang.
Algortima Pembagian Frasa dalam Kalimat Untuk Menigkatkan Akurasi Mesin Penerjemah Statistik Bahasa Indonesia – Bahasa Bugis Wajo Mulyana, Mulyana; Sujaini, Herry; Pratiwi, Helen Sasty
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 6, No 2 (2018)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1206.931 KB) | DOI: 10.26418/justin.v6i2.23984

Abstract

Salah satu cara yang digunakan untuk meningkatkan nilai akurasi hasil terjemahan adalah dengan melakukan pembagian frasa dalam kalimat korpus. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah untuk menigkatkan akurasi mesin penerjemah statistik Bahasa Indonesia – Bahasa Bugis Wajo. Penelitian ini  mengimplementasikan algoritma pembagian frasa pada mesin penerjemah statistik, serta melakukan pengujian akurasi berdasarkan pembagian frasa dalam kalimat pada korpus paralel, dengan melakukan pemenggalan kalimat. Pemenggalan kalimat korpus dapat dilakukan dengan kondisi kalimat memiliki kata kunci seperti tanda koma, kata penghubung, kata negatif, kata keterangan penguat, kata tingkat perbandingan, kata yang menyatakan keadaan, kata depan dan adverbia. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai akurasi hasil terjemahan tanpa dan dengan pembagian frasa dalam kalimat korpus. Pengujian dilakukan dengan cara otomatis menggunakan bilingual evaluation understudy (BLEU). Hasil dari pengujian algoritma pembagian frasa yang diimplementasikan pada mesin penerjemah statistik bahasa Indonesia – bahasa Bugis Wajo mengalami peningkatan. Nilai akurasi sebesar 59,15% meningkat dari mesin tanpa pembagian frasa dan sebesar 0,07% meningkat dari mesin  dengan pembagian frasa tujuh algoritma
RANCANG BANGUN WEB APLIKASI PENJUALAN MATERIAL BANGUNAN STUDI KASUS TOKO YD. MANDIRI Robaintoro, Hendra; Nyoto, Rudy Dwi; Sujaini, Herry
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 4, No 3 (2016)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (673.779 KB)

Abstract

Abstrak-- Pembangunan fasilitas umum, rumah hunian dan pembangunan lainnya berdampak pada tingginya kebutuhan bahan material bangunan itu sendiri dimana membuat kelangkaan pada bahan material bangunan. Toko YD. Mandiri merupakan salah satu usaha mikro yang ada di Kota Pontianak, dimana toko ini sendiri merupakan  badan usaha milik perorangan yang bergerak dibidang jasa penjualan Material Bangunan. Dalam menjalankan usahanya toko material bangunan toko YD. Mandiri mengalami kendala dalam hal sistem pemasaran dan proses dalam sistem transaksi yang masih menggunakan sistem konvensional. Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan sebuah web aplikasi penjualan bahan material bangunan toko YD. Mandiri agar dapat di manfaatkan sebagai media pemasaran dan penjualan. Alat perancangan dalam penilitian ini menggunakan Data Flow Diagram dan Entity Relationship Diagram. Pengujian sistem menggunakan metode blackbox dan kuesioner terhadap 16 orang responden dengan nilai 942 berada pada range positif dengan presentase 83,6%, hasil pengujian menunjukan web aplikasi ini berjalan dengan baik. Peneltian ini menghasilkan suatu sistem penjualan bahan matrial yang dapat membantu pelanggan dalam membeli bahan bangunan secara online. 
Co-Authors Abang Wandi Syafutra, Abang Wandi Achmadi Achmadi Ade Elbani Ade Mirza Adesfiana, Zeny Novia Afriani Afriani Afrizal - Agustina Listiawati Ahmad Yani T Akbar, Khamsah Akbar, Khamsah Akmal, Wildan Aktris Nuryanti, Aktris Al-Abdaliah, Ulfat Alda Dwi Meilinda Aldi Setiawan, Aldi Alhadiansyah Aloysius Mering Andi Ihwan Andreas Christian Andri Hidayat, Andri Anggi Perwitasari Anggi Srimurdianti Sukamto, Anggi Srimurdianti Antonius Yonathan Ardiani, Lian Arif Bijaksana Putra Negara Arif Bijaksana Putra, Arif Bijaksana Asep Nursangaji Aswandi - Aunurrahman Aunurrahman Aunurrahman Ayusra, Nuraini Bijaksana Putra, Arif Bistari Bomo W. Sanjaya Darwis, Robby Darwis, Robby Dede Suratman Deni Ferliyansah, Deni Desepta Isna Ulumi Despitaria Despitaria, Despitaria Dharmawan, Eric Dian Prawira, Dian Doddi Aria Putra, Doddi Aria Dwi Zulfita Edy Suasono Elang Derdian Marindani Elly Suharlina Enda Esyudha Pratama Enriko Yudhistira Ramadhan Erni Djun Astuti Etsa, Muhammad Dwi Eva Dolorosa Eva Faja Ripanti Eva Faja Ripanti Faizal Feriyadi, Deri Fitri Imansyah Gerry Christofer, Gerry Gientry Rachma Ditami Glen Hizkia Oge Mangundap Gusman, Gusman Hadary, Ferry Hafiz Muhardi Hamdani - Haratua Tiur Maria Silitonga Haried Novriando Hariyadi, Firma Harry Luanda Sadewa, Harry Luanda Hartono, Seno Helen Sasty Pratiwi Helen Sasty Pratiwi, Helen Sasty Helen Sastypratiwi, Helen Helfi Nasution Hendra Robaintoro, Hendra Hendro Priyatman, Hendro Hengky Anra Heri Priyanto, Heri Hermanus Herawan Ica Khamisah, Ica Imam Ghozali Indri Astuti Irwan Adhi Prasetya Ismail Yusuf Ismail Yusuf, Ismail Ismawartati - Jada Ario Yustin, Jada Ario Januardi, Tri Jarob, Yosep Jemi Karlos, Jemi Juanda op, Juanda Kadek Yudhimas Septiyadi Putra, Kadek Yudhimas Septiyadi Kamel, Ahmad Khairiyah, Dian Khairul Hafidh Lo Bun San Luhur Wicaksono Madani Madani, Madani Mandau, M Yunus Mandira, Soni Mario Anggara, Mario Meiran Panggabean Memet Agustiar Mochammad Meddy Danial Muanuddin - Muhammad Azhar Irwansyah Muhammad Hasbiansyah, Muhammad Muhammad Saleh Muhammad Yusuf Muhsin Muhsin Mulyana Mulyana Mutammimah Mutammimah, Mutammimah Muthahari, Morteza Niken Candraningrum Ninda Fitria Pratiwi, Ninda Fitria Ningsih, Kurnia Ningtyas, Della Widya Novi Safriadi Novi Safriadi Nurmainah - Pertiwi, Anggi Pratama, Ramananda Priyo Saptomo Purwaningsih - Purwoharjono Purwoharjono Purwoharjono Putri, Galuh Kusuma Rachman Rohendi Rachmawati Rahmasari, Reza Rahmidiyani - Ramadhani Edo Saputra Ratna Herawatiningsih Redi R. Yacoub Ridho Prabowo Riduansyah - Romana Herlinda Rommy Patra Ronja, Ronja Rudy Dwi Nyoto Rudy Dwi Nyoto, Rudy Dwi Rudy Dwinyoto, Rudy Ryan Herwan Dwi Putra, Ryan Herwan Septiriana, Rina Setia Budi Setiawan, Sandra Permata Gea Sholva, Yus Silvia Uslianti Simanjuntak, Maya Salinka Siti Hadijah Siti Halidjah Sofhian Sofhian Stepanus Sahala Sitompul Stephanie Stephanie Steven Pragestu, Steven Sulistyawati Sulistyawati Surachman - Sy. Hasyim Azizurrahman Syaifurrahman Syaifurrahman Syamswisna , Syarifah Nurbaiti Tedy Rismawan Tri Apriani, Tri Try Wahyudinata, Try Tursina Tursina Tursina Tursina Tursina Tursina urai salam Uti Asikin Veithzal Rivai Zainal Venny Karolina Vivensius Mitra, Vivensius Vivi Bachtiar Wahyu Gunawan Wahyuni, Mirda Warneri . Wendy Windhu Putra Witarsa - Yohanes Gatot Sutapa Yulia Magdalena Yuline - Yulis Jamiah Zahra Nadira, Zahra Zubaidah R