Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
14.008
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal POINTER Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Informatika dan Multimedia JAST : Jurnal Aplikasi Sains dan Teknologi TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) DEDIKASI PKM Jurnal Informatika dan Multimedia Enrichment: Journal of Multidisciplinary Research and Development Majority Science Journal
Dian Eka Ratnawati
Brawijaya University, Malang
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Social Sciences Veterinary Other

Published : 195 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 195 Documents
Search

 11   12   13   14   15 
User Requirements Analysis of Digital-Based Solutions for Supporting Disabilities using User Journey Map (Case Study of PSLD Brawijaya University) Rahmah, Yusriyah; Aknuranda, Ismiarta; Ratnawati, Dian Eka
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 7 No. 2: August 2022
Publisher : Faculty of Computer Science (FILKOM) Brawijaya University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jitecs.72436

Abstract

Disability is any condition of the body or mind that makes it more difficult for the person with the condition to do certain activities and interact with the world around them. Persons with disabilities need assistance in various fields related to their limitations to improve their quality of life. Either area that needs to be optimized to fulfill the rights of persons with disabilities is inclusive education. Brawijaya University supports inclusive education by establishing an organizational institution called Pusat Studi dan Layanan Disabilitas Universitas Brawijaya (PSLD UB). PSLD UB provides peer tutoring services by involving non-disabled students (volunteers) to assist students with disabilities during academic activities. So far, the process of implementing peer tutoring has often encountered problems due to schedule changes or other unexpected activities, causing schedule mismatches between volunteers and students with disabilities. To fulfill disability rights, it’s necessary to have a digital solution in peer tutoring activities, while to design the solution it’s necessary to analyze the right user requirements. Therefore, the purpose of this research is to analyze user requirements to optimize user experience, so that developers can use it to develop peer tutoring systems. This study applies a User Journey Map to analyze user requirements to know the description of the user's steps in achieving the goal. The selection of respondents was based on purposive sampling technique with the criteria of respondents who had carried out the peer tutoring process. From the results of this study, it was found three main features that suit user requirements are automatic replacement, emergency requests, and list of available volunteers.
Optical Character Recognition Mobile App for Address Matching in Integrated Social Welfare Data Verification Process Panjaitan, RE. Miracle; Rahayudi, Bayu; Ratnawati, Dian Eka
Journal of Information Technology and Computer Science Vol. 9 No. 1: April 2024
Publisher : Faculty of Computer Science (FILKOM) Brawijaya University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jitecs.202491601

Abstract

The Ministry of Social Affairs of the Republic of Indonesia has Integrated Social Welfare Data called Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) and uses it as a basis for the distribution of Social Fund Assistance, or Bantuan Sosial (BANSOS). The fact that occurred in the field was that there were many BANSOS recipients who were not impoverished and did not qualify to be the target of this program. One of the reasons is that there are weaknesses in the system that have the potential for data manipulation during the verification and validation processes. Therefore, a system improvement is needed to minimize the possibility of the data being manipulated. This study proposes a digital verification system using Optical Character Recognition (OCR) and reverse geocoding to make sure that the registrant provides their own citizen ID card and their own house address that meet the qualifications. These technologies in the developed mobile app perform address matching between address extracted from citizen ID card and address obtained from reverse geocoding. The results of this application trial achieved a success rate of 95.7%.
Analisis Sentimen berbasis Aspek terhadap Data Ulasan menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (Studi Kasus: Aplikasi Olsera POS) Haris, Haris; Ratnawati, Dian Eka
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 6 (2023): Juni 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Aplikasi Point of Sales (POS) sangat dibutuhkan dalam menjalankan kegiatan bisnis terutama dalam hal pencatatan transaksi, pengelolaan persediaan, dan keuangan. Salah satu aplikasi POS yang populer di Indonesia adalah Olsera POS. Analisis sentimen pada data ulasan dilakukan untuk mengetahui bobot ulasan karena tidak semua bobot data ulasan memiliki nilai yang akurat. Oleh karena itu, penulis bertujuan melakukan penelitian analisis sentimen aplikasi Olsera POS untuk mengetahui ulasan pengguna secara lebih spesifik dengan metode KNN yang mengklasifikasikan ulasan pengguna berdasarkan aspek yang dibahas. Data ulasan yang digunakan adalah data dari rentang tahun 2019 hingga Mei 2023 dengan jumlah ulasan sebanyak 473 data ulasan dengan 2 aspek yaitu User Interface dan User Experience. Evaluasi dilakukan dengan perhitungan K-Fold Cross Validation sebanyak 10 kali. Pada aspek User Interface, Akurasi tertinggi didapat pada perhitungan fold ke-2 yang menghasilkan akurasi 92.8%, precision 93.7%, recall 92.8%, dan F1-Score 92.8%. Rerata menunjukkan jumlah akurasi 89.8%, precision 91.7%, recall 89,8%, dan F1-Score 89,7%. Pada aspek User Experience, akurasi tertinggi didapat pada perhitungan fold ke-10 yang menghasilkan akurasi 97.2%, precision 97.3%, recall 97.2%, dan F1-Score 97%. Rerata memilik jumlah akurasi 94.9%, precision 95.2%, recall 94.9%, dan F1-Score 94.3%. Hasil nilai metrik evaluasi menunjukkan bahwa model dengan algoritma KNN memiliki performa yang sangat baik dalam melakukan prediksi atau klasifikasi.
Klasifikasi Peminatan Peserta Didik Baru SMA menggunakan K-Nearest Neighbour (Studi Kasus : SMA Negeri 1 Tenggarang Bondowoso) Priyono, Mochammad Fajri Rahmatullah Rendra; Ratnawati, Dian Eka; Hanggara, Buce Trias
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 9 (2023): September 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Pemilihan keminatan pada SMA merupakan bagian penting bagi peserta didik untuk memenuhi standar kurikulum yang nantinya akan mempengaruhi pilihan peserta didik saat mereka akan menentukan pilihan pada perguruan tinggi, dengan adanya kelompok keminatan ini, peserta didik diharapkan bisa memilih keminatan yang sesuai dengan kemampuan serta minat dari peserta didik. Penelitian ini menggunakan data Peminatan Peserta Didik Baru SMA Negeri 1 Tenggarang dengan jumlah data sebanyak 292 data. Penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor dalam melakukan klasifikasi data. Nilai K dalam klasifikasi ini di tentukan dengan menggunakan method bernama GridSearch CV, method ini berasal dari library sklearn yang ada pada pyhton. Nilai K adalah sebuah variable yang sangat penting untuk menentukan hasil dari klasifikasi ini. Rata-rata akurasi dari penelitian ini bergantung kepada berapa nilai K yang di gunakan terhadap perbandingan data latih dan data uji. Hasil akurasi dari penilitian ini ada pada angka 67% untuk terendah dan 73% untuk angka tertingginya.
Analisis Sentimen Opini Publik pada Media Sosial Twitter terhadap Antrian Comic Frontier 15 menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Amonito, Kurnia; Ratnawati, Dian Eka
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 9 (2023): September 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Comic Frontier (CF) 15 merupakan sebuah acara comic terbesar di Indonesia yang diadakan setiap tahunnya. CF15 dilaksanakan setelah terjadinya pandemi yang menyebabkan diundur 2 tahun. Pengunjung yang menanti-nanti acara tersebut akhirnyapun datang semua secara bersamaan dan mengakibatkan antrian CF15 membeludak. Antrian CF15 yang membeludak menarik perhatian banyak pengunjung dan banyak dibicarakan pada media sosial Twitter. Penelitian ini mempunyai sebuah tujuan untuk melakukan klasifikasi sentimen guna mengidentifikasi sejauh mana pendapat yang positif dan negatif terhadap antrian CF15, sambil juga mengidentifikasi masalah yang sering kali menjadi keluhan dalam antrian tersebut. Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dipilih supaya mampu melaksanakan klasifikasi sentimen dalam penelitian ini. K-NN dipilih karena mempunyai pendekatan yang sangat sederhana, user-friendly, dan efektif dalam tugas klasifikasi sentimen. Proses yang dilakukan ketika meakukan penelitian ini melibatkan beberapa langkah atau tahapan antara lain, web scrapping, preprocessing, pembobotan term frequency – inverse document frequency, mencari hasil hitung cosine similarity, dan klasifikasi K-Nearest Neighbor, pengujian dan analisis. Tahap terakhir adalah tahap perhitungan persebaran kata secara terpisah. Hasil pengujian dengan akurasi yang paling baik ketika melakukan proses klasifikasi diperoleh sebesar 84%. Hasil akurasi tersebut diperoleh dengan nilai k = 13.
Analisis Sentimen Feed Back Mahasiswa terhadap Dosen Prodi Teknologi Informasi Departemen Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Adhitya, I Made Yoga; Ratnawati, Dian Eka; Arwani, Issa
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 6 (2023): Juni 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kemajuan teknologi membuat pembelajran semakin menjadi lebih mudah dalam segala hal termasuk memberikan feedback atau saran kepada tenaga pengajar.Perkembangan teknologi yang begitu cepat. Universitas Brawijaya memiliki sebuah program Sistem Informasi Akademik Mahasiswa (SIAM) sebagai media untuk melihat nilai, pembayaran uang kuliah tunggal (UKT) sekaligus sebagai tempat untuk memberikan saran atau feedback kepada dosen. Data ulasan atau feedback dari mahasiswa kepada dosen seringkali memiliki daftar ulasan positif dan negatif. Data ulasan atau feedback yang di dapat dalam bentuk data excel kemudian di ubah menjadi data csv. Data tersebut akan dilakukan Text Preprocessing untuk membersihkan kata-kata didalam teks agar data tersebut dapat di eksekusi. Penelitian ini, menggunakan metode random forest sebagai alat analisis untuk mengidentifikasi apakah sebuah teks mengandung opini yang bersifat positif atau negatif dari feedback atau sara. Tahapan penelitian dimulai dengan mengidentifikasi masalah kemudian dilanjutkan dengan studi literatur. Setelah melakukan pengumpulan data pada feedback mahasiswa terhadap kinerja dosen di aplikasi SIAM UB dan dilakukan proses Text Preprocessing Selanjutnya akan melakukan proses pembobotan term dengan menggunakan TF-IDF. Pada penelitian ini dibagi sentimen menjadi dua kelas, yaitu positif dan negatif, dan menggunakan beberapa indikator evaluasi, seperti akurasi, recall, presisi, dan F1-score, untuk mengevaluasi kinerja metode tersebut. Pengujian dilakukan dengan memvariasikan jumlah dan kedalaman Tree keputusan yang digunakan kepada 3805 data feedback dan saran. Perbandingan data mata kuliah wajib dengan data uji 80%:20% diperoleh nilai accuracy 90%, precision 99%, recall 96%, dan F-1 Score 97%.
Analisis Peramalan Penjualan Buku pada UB Press dengan Menggunakan Metode Moving Average dan Exponential Smoothing Wibowo, Shinta Dewi Putri; Ratnawati, Dian Eka; Setiawan, Nanang Yudi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 13 (2024): Publikasi Khusus Tahun 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Jurnal ini akan diterbitkan pada Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK)
Klasifikasi Kategori Buku Berdasarkan Judul Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Studi Kasus: UB Press) Fitria, Tharessa; Ratnawati, Dian Eka; Setiawan, Budi Darma
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 13 (2024): Publikasi Khusus Tahun 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Jurnal ini akan dipublikasikan Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI)
Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Layanan Ub Press Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Lexicon-Based Features Sormin, Hartati Penta Angelina; Ratnawati, Dian Eka; Setiawan, Nanang Yudi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 4 (2024): April 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penelitian ini memiliki tujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap layanan UB Press dengan menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes dan fitur berbasis leksikon. Fokus utama penelitian adalah untuk mendapatkan informasi mengenai analisis sentimen opini masyarakat terhadap layanan UB Press, dengan tujuan meningkatkan kualitas layanan. Data penelitian diperoleh dari ulasan yang terdapat pada platform Bukalapak, Shopee, Google Maps, dan Tokopedia. Pengumpulan data dilakukan menggunakan ekstensi Chrome, Instant Data Scraper. Selanjutnya, data diolah melalui serangkaian tahap, antara lain translasi, pelabelan dengan leksikon, pre-processing, pembagian data latih dan data uji, pembobotan TF-IDF, klasifikasi sentimen, dan pengujian. Pengujian dilakukan dengan menggunakan confusion matrix dan menunjukkan rata-rata akurasi model klasifikasi mencapai 87,83%. Hasil ini menjadi indikasi bahwa secara keseluruhan, model memiliki kemampuan yang baik dalam mengklasifikasikan data dengan benar. Data dengan klasifikasi negatif selanjutnya dianalisis dengan menggunakan metode Root Cause Analysis (RCA). Hasil analisis menunjukkan bahwa UB Press membutuhkan perbaikan pada aspek toko, buku, harga, pelayanan, dan pengiriman. Rekomendasi perbaikan yang dapat diberikan meliputi penyusunan buku yang lebih baik, peningkatan stok, evaluasi strategi harga, responsivitas yang lebih baik, dan perbaikan dalam proses pengiriman.
Analisis Sentimen Dampak Perkembangan Artificial Intelligence (AI) pada Media Sosial X/Twitter Menggunakan Metode Random Forest Wijanarko, Rizqi; Ratnawati, Dian Eka; Adikara, Putra Pandu
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 5 (2024): Mei 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) adalah salah satu inovasi teknologi yang saat ini sedang berkembang dengan pesat dan menarik perhatian. Artificial Intelligence adalah suatu program komputer yang dilengkapi dengan algoritma yang mampu memperoleh pengetahuan dari data yang diberikan serta mengaplikasikannya dalam berpikir dan bertindak selayaknya manusia. Dengan berkembangnya Artificial Intelligence, maka tidak dapat dipungkiri bahwa teknologi ini memberikan dampak positif maupun negatif terhadap kehidupan masyarakat. Banyak opini dari masyarakat yang timbul di media sosial terkait dampak perkembangan Artificial Intelligence di Indonesia salah satunya melalui media sosial X/Twitter. Salah satu cara untuk mengetahui persepsi masyarakat dapat dilakukan melalui analisis sentimen. Penelitian ini menggunakan metode Random Forest sebagai metode klasifikasi untuk analisis sentimen. Terdapat beberapa tahapan yang dilakukan, yaitu pengumpulan data menggunakan web scraping, text preprocessing, pembobotan kata menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), klasifikasi menggunakan Random Forest, serta evaluasi kinerja menggunakan Confusion Matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa dengan parameter jumlah tree 60 dan kedalaman tree 55 mendapatkan tingkat accuracy sebesar 0,94, precision sebesar 0,94, recall sebesar 0,94, dan f1-score sebesar 0,94.
Co-Authors Abdurrahman Airlangga, Aria Abhiram, Muhammad Tegar Achmad Arwan Achmad Ridok Achmad, Riza Putra Adhitya, I Made Yoga Adrian Firmansah, Dani Afif Ridhwan Afrida Djulya Ika Pratiwi Agus Wahyu Widodo Agustin Kartikasari Ahmad Afif Supianto Akbar, Rozaq Aldy Satria Alfa Fadlilah Alifah, Syafira Almira Syawli, Almira Alvian Akmal Nabhan Amonito, Kurnia Ana Mariyam Puspitasari Anak Agung Bagus Arisetiawan Anam, Syaiful Ardhiansyah, Muhammad Hanif Arief Andy Soebroto Arif Pratama Asmoro, Priandhita Sukowidyanti Asroru Maula Romadlon Audia Refanda Permatasari Ayu Dwi Lestari, Cynthia Ayulianita A. Boestari Azizul Hanifah Hadi Bayu Rahayudi Bayu Satriawan, Eka Bayu Septyo Adi Bella Krisanda Easterita Bening Herwijayanti Berton, Freddy Toranggi Buce Trias Hanggara Buce Trias Hanggara Buchori Anantya Firdaus Budi Darma Setiawan Cahyo Gusti Indrayanto Candra Dewi Dany Primanita Kartikasari Darma Setiawan, Budi Darmawan, Riski Davia Werdiastu Denny Manuel Yeremia Sinurat Deny Tisna Amijaya, Fidia Devi Nazhifa Nur Husnina Dewi Yanti Liliana Dhiva Mustikananda Dimas Diandra Audiansyah Dimas Fachrurrozi Azam diniyah, zubaidah Diva, Zahra Djoko Pramono Dwi Ari Suryaningrum Dwi Febry Indarwati Dwi Purwono, Prayoga Dwija Wisnu Brata Dyva Pandhu Adwandha Dzulkarnain, Tsania Dzulkarnain, Tsania - Easterita, Bella Krisanda Edgar Maulana Thoriq Edy Santoso Elfa Fatimah Ema Agasta Entra Betlin Ladauw Eva Agustina Ompusunggu Fadhil, Muhammad Farrasseka Fadila, Putri Nur Faiz Anggiananta Winantoro Fanka Angelina Larasati Fathin Al Ghifari Fatthul Iman Fauzan Dwi Kurniawan, Fauzan Dwi Fauzidan Iqbal Ghiffari Figgy Rosaliana Firdaus, Muhammad Fariz Fitra Abdurrachman Bachtiar Fitri Dwi Astuti Fitria Yesisca Fitria, Tharessa Ghani Fikri Baihaqi glenando Gusti Ngurah Wisnu Paramartha Hadi Wijoyo, Satrio Hamas, radityo Hana Chyntia Morama Hanggara, Buce Trias Hanifa Maulani Ramadhan Haris Haris, Haris Harris Imam Fathoni Hasibuan, Herida Hafni Hasibuan, Raka Ardiansyah Heru Nurwasito Hilal, Khaliffman Rahmat Hilmy Ramadhan, Achmad Zhafran Huda Minhajur Rosyidin I Dewa Gede Ngurah Bramasta Darmawan Ibnu Aqli Ibnu Aqli, Ibnu Ibrahim Kusuma Ilyas, Muhaimin Imam Cholissodin Imam Cholissodin Imam Cholissodin Immanuel Tri Putra Sihaloho Indriati ., Indriati Indriati Indriati Ismiarta Aknuranda Issa Arwani Issa Arwani Isti Marlisa Fitriani Izza, Aisyah Nurul Jesika Silviana Situmorang Jibril Averroes, Muhammad Juan Michel Hesekiel Kartika, Annisa Wuri Kelvin Anggatanata Kevin Renjiro Khairi Ubaidah Khoba, Ahmad Faiz Khofifatunnabilah, Khofifatunnabilah Kirana, Urdha Egha Krishna Febianda Kusuma, Salsabila Azzahra' Zulfa Lailil Muflikhah Leonardo, Ryan Luqman Rizky Dharmawan M. Ali Fauzi Madjid, Marchenda Fayza Maghfiroh, Sofita Hidayatul Mahendra Data Mahendra Data Mala Nurhidayati Maliha Athiya Rahmani Marji . Marji Marji Marji Marji Marji Marji Maulana Syahril Ramadhan Hardiono Michael Eggi Bastian Mochammad Iskandar Ardiyansyah Rochman Moh Fadel Asikin Muh. Arif Rahman MUHAJIR Muhammad Iqbal Mustofa Muhammad Kevin Sandryan Muhammad Reza Utama Pulungan Muhammad Tanzil Furqon Muhyidin Ubaiddillah Muslimah, Fakhriyyatum Muthia Maharani Nabilah Iftah Nella Naily Zakiyatil Ilahiyah Nanang Yudi Setiawan Nanang Yudi Setiawan Nanda Alifiya Santoso Putri Nanda Petty Wahyuningtyas Nilna Fadhila Ganies Norma Desitasari Novirra Dwi Asri Nugraha Perdana, Aditya Nugraheni, Miftakhul Fitria Nur Adli Ari Darmawand Nur Khilmiyatul Ilmiyah Nuraini Anitasari Nuralam, Inggang Perwangsa Nurul Hidayat Nyimas Ayu Widi Indriana Oceandra Audrey Pandu Adikara, Putra Pangestu Ari Wijaya Panjaitan, RE. Miracle Prahesti, Suherni Prakoso, Ricky Pratomo Adinegoro Priyono, Mochammad Fajri Rahmatullah Rendra Puji Indah Lestari Purnomo, Welly Putra Pandu Adikara Putra, Alland Rifqy Putri, Nindy Alya Rachmad, Zikfikri Yulfiandi Raden Rizky Widdie Tigusti Rahma, Dzakiyyah Afifah Rahmah, Yusriyah Raisha, Serefika Raja Farhan Ramadha Pohan Rama Humam Syarokha Randy Cahya Wihandika Rani Metivianis Ratih Diah Puspitasari RE. Miracle Panjaitan Rekyan Regasari Mardi Putri, Rekyan Regasari Mardi Retno Indah Rokhmawati, Retno Indah Revi Anistia Masykuroh Rifqi Irfansyah, Nandana Rizal Setya Perdana Rizal Setya Perdana Robiata Tsania Salsabila Aditya Putri Rodiah Rodiah Ryan Leonardo Salsabillah, Dinar Fairus Saparila Worokinasih Saputro, Dimas Sarie, Riza Athaya Rania Satriawan, Eka Bayu Satrio Agung Wicaksono Satrio Hadi Wijoyo Sema Yuni Fraticasari Setiawan, Alexander Christo Setya Perdana, Rizal Setyowati, Andri Shafira Margaretta Sherly Witanto Sherryl Sugiono Sindarto Sigit Pangestu Silvia Ikmalia Fernanda Siregar, Fauziah Syifa R. Siti Fatimah Al Uswah Sobakhul Munir Siroj Sormin, Hartati Penta Angelina Sri Indrayani, Sri Suhhy Ramzini Sukmawati, A'inun Sutrisno Sutrisno Sutrisno, Sutrisno Syaiful Anam Syifa Namira Neztigaty Thifal Fadiyah Basar Titis Sari Kusuma Ulfa Lina Wulandari Utomo, Yoga Cahyo Vina Adelina Welly Purnomo Wibowo, Shinta Dewi Putri Widhy Hayuhardhika Nugraha Putra Wijanarko, Rizqi Winda Fitri Astiti Winurputra, Raihan Wiratama Paramasatya Yahya, Faiz Yolanda Nailil Ula Yudi Setiawan, Nanang Yuita Arum Sari Yunita Dwi Alfiyanti Yure Firdaus Arifin Zahra, Wardah