Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
15.331
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Bisnis dan Manajemen Journal of Innovation and Applied Technology Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal POINTER Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat (Indonesian Journal of Community Engagement) Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri DIKEMAS (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) JPKMI (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Indonesia) Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi (JUST-SI) Bulletin of Social Informatics Theory and Application
Bayu Rahayudi
Fakultas Ilmu Komputer - Universitas Brawijaya
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Public Health Social Sciences

Published : 208 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 208 Documents
Search

 16   17   18   19   20 
Pengembangan Aplikasi Web E-Commerce dan Donasi (Studi Kasus : Green Welfare Indonesia) Alfarisi, Raihan; Rahayudi, Bayu; Pramono, Djoko
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 7 (2024): Juli 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Teknologi telah berkembang pesat dan menjadi bagian integral dari kehidupan sehari-hari masyarakat. Salah satu inovasi penting adalah pada pembayaran online. Penelitian ini mengkaji implementasi mengenai transaksi digital melalui penggunaan Midtrans sebagai gateway di Green Welfare Indonesia. Saat ini, Green Welfare Indonesia masih dalam tahap penggunaan transaksi pembayaran secara manual. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan sebuah sistem informasi dengan berbasis web serta dilengkapi integrasi proses transaksi yaitu pemesanan dan pembayaran, serta meningkatkan kepuasan pengguna dan staf Green Welfare Indonesia dalam hal pencatatan laporan transaksi. Sistem yang dikembangkan diharapkan dapat memberikan kemudahan, efisiensi, dan akurasi yang lebih baik dalam proses pembayaran dan pelaporan, sehingga mendukung operasional organisasi secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan kemudahan dalam bertransaksi serta memberikan beragam metode pembayaran dengan agar dapat meningkatkan kepuasan konsumen dan staf dalam menjalankan operasional di Green Welfare Indonesia. Melalui pendekatan ini, penelitian dimulai dari perencanaan kebutuhan sampai kesimpulan dan bahasa pemrograman yang digunakan adalah Golang dan React JS pada tahap implementasi. Hasilnya adalah sebuah aplikasi web yang terdiri dari fitur utama dalam melakukan transaksi pembayaran secara real time melalui aplikasi. Sistem ini telah berhasil pada tahap pengujian dengan menggunakan pengujian fungsional. Untuk memastikan keamanan dalam bertransaksi, sistem dilengkapi dengan pendekatan JSON Web Token (JWT) yang telah diuji dan terbukti akurat. Pengujian usability terhadap pengguna dan staf Green Welfare Indonesia dilakukan menggunakan metode System Usability Scale (SUS) dan memperoleh skor 77.5 dan 84.25, dengan artian masuk pada kategori acceptable dan excellent yaitu berhasil melewati skor rata rata. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat meningkatkan efisiensi, keamanan, dan kepuasan pengguna dalam proses pembayaran dan pelaporan transaksi di Green Welfare Indonesia.
Perancangan dan Implementasi Sistem Informasi Penggajian Karyawan Berbasis Website (Studi Kasus: PT. Bhineka Ciptabahana Pura) Iqbal, Muhammad; Rahayudi, Bayu; Purnomo, Welly
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 7 (2024): Juli 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Proses penggajian karyawan menjadi salah satu hal penting dalam manajemen sumber daya manusia perusahaan. Saat ini proses penggajian pada PT. Bhineka Ciptabahana Pura masih dilakukan secara manual dengan bantuan Microsoft Excel. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengembangkan sebuah sistem informasi penggajian berbasis website yang dapat meningkatkan efisiensi perhitungan gaji dan kemudahan dalam melakukan rekapitulasi laporan. Penulis menggunakan metode Scrum yang dimulai dari tahap pengumpulan kebutuhan sampai dengan penarikan kesimpulan. Sistem dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan bantuan framework Laravel. Dari hasil pengumpulan kebutuhan didapatkan 11 item backlog, 1 backlog refinement, dan 1 kebutuhan non-fungsional, serta berhasil melakukan identifikasi aktor sebanyak 3 aktor. Sistem diimplementasikan dengan memiliki fitur utama yaitu perhitungan penggajian karyawan dan rekapitulasi laporan penggajian secara otomatis. Dari hasil pengujian efisiensi waktu didapatkan hasil bahwa penggajian dengan menggunakan sistem lebih efisien dengan waktu 59 detik dibandingkan secara manual dengan waktu selama 10.11 menit atau 611 detik. Pada pengujian user acceptance yang telah dilakukan oleh setiap aktor yang terlibat dalam sistem diperoleh nilai akhir sebesar 83.98% yang masuk kedalam kriteria sangat setuju bahwa sistem informasi penggajian sudah diterima dan memenuhi kebutuhan.
Pengembangan Aplikasi Manajemen Tagihan Internet Pelanggan Berbasis Web Untuk Penyedia Internet RT RW: Studi Kasus PT. Bangun Digikomunikasi Indonesia Adi, Tri; Rahayudi, Bayu; Purnomo, Welly
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

RT RW NET merupakan konsep yang sama dengan Internet Service Provider (ISP), yaitu pemilik akan membeli atau menyewa bandwith dari ISP (Internet Service Provider) lalu dijual kembali ke pelanggan. PT. Bangun DIGIKOMUNIKASI Indonesia (Venda NET) masih menghadapi masalah dalam manajemen tagihan internet pelanggan yang dilakukan secara manual, yang mengurangi efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi manajemen tagihan internet berbasis web untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pencatatan serta penagihan. Metode penelitian menggunakan pendekatan SDLC Waterfall, mulai dari analisis kebutuhan, desain, implementasi, hingga pengujian. Aplikasi dibangun dengan PHP menggunakan framework Laravel, database MySQL, serta integrasi Mikrotik untuk manajemen jaringan, Midtrans sebagai payment gateway, dan WABLAS sebagai WhatsApp API. Pengujian dilakukan dengan blackbox testing untuk validasi fungsional, System Usability Scale (SUS) untuk pengujian non-fungsional, serta stopwatch untuk mengukur efisiensi waktu. Hasil pengujian menunjukkan validitas fungsional sebesar 100%, dan pengujian SUS mendapatkan skor grade A dalam kategori acceptable dan excellent dari 19 pelanggan dan satu admin. Analisis perbandingan proses bisnis menunjukkan aplikasi ini lebih efisien dibandingkan metode manual, dengan total waktu proses bisnis menggunakan sistem 244,69 detik dibandingkan manual 477,83 detik. Aplikasi ini meningkatkan efisiensi operasional dan kepuasan pelanggan.
Peramalan Aliran Uang Masuk dan Keluar (Inflow dan Outflow) Regional Bank Indonesia di Provinsi DKI Jakarta Menggunakan Metode FBProphet Putri, Firda; Rahayudi, Bayu; Ratnawati, Dian
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Aktivitas ekonomi di masyarakat tidak terlepas dari uang yang mampu mempengaruhi pertumbuhan ekonomi. Uang yang beredar terlalu banyak di masyarakat dapat mengakibatkan terjadinya inflasi, sedangkan terlalu sedikit uang yang beredar mampu memperlambat pertumbuhan ekonomi. Upaya untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah memastikan ketersediaan uang kartal berdasarkan aliran uang masuk (inflow) dan aliran uang keluar (outflow) di Bank Indonesia melalui prediksi yang akurat. Metode FBProphet diimplementasikan dalam penelitian ini untuk meramalkan inflow dan outflow regional Bank Indonesia di Provinsi DKI Jakarta. Data yang digunakan dari periode tahun 2011-2023 menggunakan frekuensi bulanan, dengan data pelatihan dari tahun 2011-2022 dan sisanya sebagai data uji. Hasil evaluasi kinerja berdasarkan metrik MAPE dengan menerapkan metode prophet secara basic, menunjukkan tingkat akurasi pada inflow tergolong wajar, sedangkan pada outflow tergolong tidak akurat. Penerapan komponen hari libur, khususnya berupa dataframe holidays, mampu meningkatkan kinerja metode prophet dengan selisih MAPE sebesar 15.89% pada inflow, sehingga menjadi 25.06%, sedangkan pada outflow menjadi 34.57% dengan selisih MAPE sebesar 25.05%. Penerapan hyperparameter tuning dengan Bayesian optimization juga mampu meningkatkan kinerja metode prophet lebih optimal serta menunjukkan bahwa komponen hari libur yang optimal diterapkan pada inflow adalah dataframe holidays dan country holidays, sedangkan pada outflow hanya dataframe holidays. MAPE yang dihasilkan dari penerapan Bayesian optimization, pada inflow menjadi 21.18% dengan selisih sebesar 19.77%, sedangkan pada outflow menjadi 29.78% dengan selisih sebesar 29.84%. Kata kunci: peramalan, fbprophet, bayesian optimization, inflow, outflow
Analisis Performa Model Convolutional Neural Network Dalam Mendeteksi Penyakit Pneumonia Kautsar, Ahmad Izzan; Rahayudi, Bayu; Muflikhah, Lailil
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Pneumonia merupakan infeksi paru-paru yang signifikan dan mematikan, dengan peningkatan kasus yang dipicu oleh polusi udara akibat emisi kendaraan. Saat ini, deteksi pneumonia umumnya dilakukan melalui analisis manual citra X-ray oleh tenaga medis. Namun, dengan kemajuan teknologi, penelitian terkait deteksi digital pneumonia menggunakan citra X-ray semakin berkembang. Convolutional Neural Networks (CNN) yang menjadi bagian dari Deep learning telah terbukti efektif dalam tugas klasifikasi gambar, termasuk dalam penelitian ini. Penelitian ini melakukan analisis model CNN melalui beberapa skenario percobaan, yang melibatkan variabel seperti mode warna, perbandingan data, dan penerapan augmentasi. Menggunakan 2000 data yang diambil secara acak dan dilakukan undersampling untuk meratakan persebaran, hasil penelitian menunjukkan bahwa skenario percobaan dengan perbandingan data 90:10, mode warna grayscale, dan tanpa augmentasi menghasilkan performa terbaik dengan akurasi 95%, presisi 95%, dan recall 95%.
Pengembagnan Aplikasi SIDAKU Mobile di Plut-KUMKM Kota Batu Bafagih, Novel; Rahayudi, Bayu; Purnomo, Welly
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 8 (2024): Agustus 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

PLUT (Pusat Pelayanan Usaha Terpadu) Kota Batu merupakan unit pelaksana teknis yang dibentuk untuk meningkatkan kinerja produksi dan daya saing perekonomian melalui Koperasi dan UKM (Usaha Kecil Menengah). PLUT Kota Batu memiliki sistem informasi yang dikembangkan dari website bernama SIDAKU (Sistem Informasi Basis Data Koperasi dan UKM). Karena berbasis web, SIDAKU memiliki keterbatasan akses oleh UKM sehingga memerlukan penguatan teknologi untuk mendukung kemudahan akses dan pemutakhiran data melalui inovasi berbasis aplikasi mobile. Penguatan teknologi dilakukan dengan transformasi SIDAKU menjadi aplikasi mobile (android), sehingga lebih mudah diakses oleh semua pengguna tanpa memerlukan PC desktop (personal computer). Penulis merancang sistem menggunakan Kotlin Android Jetpack Compose dan melakukan pengujian menggunakan Blackbox dan System Usability Scale. Penulis merancang 11 kebutuhan fungsional dan 1 kebutuhan non fungsional dengan identifikasi aktor yang meliputi masyarakat umum, pemilik UMKM dan Admin PLUT. Penulis juga merancang 1 diagram use case, 11 skenario use case, dan diagram aktivitas. Selain itu, 15 desain halaman dibuat untuk implementasi. Dari hasil pengujian, terdapat 11 fungsi yang berhasil diuji dengan tingkat keberhasilan 100%. Pada tahap pengujian kegunaan diperoleh skor rata-rata 72,75 dengan 5 orang perwakilan masyarakat umum dan pemilik UKM.
Prediksi Polusi Udara Di Dki Jakarta Dengan Menggunakan Metode Long-Short Term Memory (LSTM) Hilmy Ramadhan, Achmad Zhafran; Rahayudi, Bayu; Ratnawati, Dian Eka
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Udara merupakan salah satu kebutuhan manusia karena mengandung oksigen (O2) yang dibutuhkan oleh tubuh manusia. Namun, kualitas udara di perkotaan sering kali berada di atas batas normal akibat dari polusi udara yang menjadi faktor risiko utama untuk berbagai penyakit yang menyebabkan kematian. Karena itu diperlukan upaya khusus untuk menjaga kualitas udara. Salah satu metode untuk mencegah polusi udara adalah dengan memprediksi polusi udara di masa depan dengan menggunakan data historis. Pada penelitian ini memanfaatkan teknologi artificial intelligence dengan menggunakan metode Long-Short Term Memory (LSTM) untuk melakukan prediksi polusi udara di DKI Jakarta dari tahun 2010-2022 dengan jumlah data sebanyak 4.728 data dengan parameter polusi udara yang diprediksi adalah PM10, SO2, CO, O3, dan NO2. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model prediksi terbaik menggunakan LSTM dengan komposisi data training:data testing 11 tahun:1 tahun, jumlah hidden layer 1, jumlah epoch 200, jumlah hidden neuron 25, jumlah batch size 16, dan learning rate 0,1 mendapatkan nilai RMSE yang berkisar antara 9,55002134344871 hingga 9,61049604442543 dari 5 kali pengujian dengan rata-rata nilai RMSE dari seluruh pengujian adalah 9,572682542.
Analisis Klasifikasi Spam Email Menggunakan Metode Extreme Gradient Boosting (XGBoost) Adinda Putri, Lintang Gladyza; Wicaksono, Satrio A.; Rahayudi, Bayu
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 2 (2025): Februari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Peningkatan penggunaan email telah menyebabkan lonjakan spam yang merugikan, seperti penipuan, phishing, dan iklan tidak sah. Untuk mengatasi hal ini, diperlukan sistem deteksi yang mampu mengklasifikasikan email dengan akurat sebagai spam atau ham. Penelitian ini mengusulkan metode Extreme Gradient Boosting (XGBoost) untuk klasifikasi spam email. Evaluasi dilakukan menggunakan Stratified K-Fold Cross Validation dan Confusion Matrix. Hasil evaluasi Klasifikasi spam email menggunakan metode Extreme Gradient Boosting menunjukkan bahwa model yang diusulkan memiliki akurasi sebesar 95,3%, precision 95,1%, recall 95,6%, dan F1-score 95,2%. Analisis confusion matrix mengungkapkan bahwa model berhasil mengklasifikasikan 326 email spam dengan benar (True Positive) dan 323 email non-spam dengan benar (True Negative), sementara tingkat kesalahan yang tercatat relatif kecil, yaitu 17 email non-spam salah diklasifikasikan sebagai spam (False Positive) dan 15 email spam salah diklasifikasikan sebagai non-spam (False Negative). Hasil ini menggambarkan keseimbangan yang baik antara kemampuan model untuk mengenali email spam dan menghindari kesalahan klasifikasi pada email non-spam. Secara keseluruhan, hasil analisis matriks evaluasi ini membuktikan bahwa metode Extreme Gradient Boosting adalah pendekatan yang efektif dalam mengklasifikasikan spam email.
Analisis Strengths, Weaknesses, Opportunities, And Threats Layanan Bakso Kota Cak Man Berdasarkan Hasil Pengelompokkan Ulasan Pelanggan Diamanta, Ananda; Setiawan, Nanang Yudi; Rahayudi, Bayu
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 4 (2025): April 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Bakso Kota Cak Man, sebagai salah satu kuliner legendaris di Kota Malang, menghadapi tantangan dalam meningkatkan kualitas layanan. Meskipun rata-rata ulasan yang didapatkan pada google maps sudah cukup tinggi yaitu sebesar 4.4 dari 5, tetapi perlu diidentifikasi aspek yang mendasari skor tersebut. Penelitian ini bertujuan menganalisis ulasan pelanggan Bakso Kota Cak Man yang terdapat pada google maps menggunakan metode analisis sentimen berbasis aspek yang memanfaatkan model IndoBERT. Sebelumnya dilakukan pelabelan awal sentimen menggunakan InSet Lexicon. Sedangkan klasifikasi aspek dalam penelitian ini dikelompokkan menggunakan pendekatan DINESERV yang fokus pada dimensi kualitas layanan. Untuk memudahkan analisis SWOT, penelitian ini menyusun kamus kategori internal dan eksternal. Kedua kamus tersebut akan dievaluasi secara manual dengan melibatkan domain expert. Hasil evaluasi kamus aspek menunjukkan akurasi sebesar 76%, sedangkan kamus kategori menunjukkan akurasi sebesar 86%. Hasil ini membuktikkan bahwa kamus yang dibuat sudah cukup valid untuk digunakan klasifikasi data. Untuk pelatihan model IndoBERT dilakukan dua kali percobaan pada masing-masing hyperparameter, yaitu pelatihan dengan menggunakan resampling (SMOTE) dan tanpa resampling. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model tanpa resampling memberikan performa yang lebih baik, dengan nilai F1-Score 90,65%, akurasi 93,09%, precision 91,30%, dan recall 90,00%. Hasil klasifikasi kemudian digunakan untuk mengidentifikasi SWOT dengan tujuan memudahkan penyusunan strategi peningkatan layanan.
Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Ajaib Kripto menggunakan IndoBERT dan Metode Root Cause Analysis Basuki, Akbar Lucky; Rahayudi, Bayu; Pramono, Djoko
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 4 (2025): April 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Dalam situasi pasar keuangan global yang dinamis, aset kripto semakin diminati di Indonesia, dengan jumlah investor mencapai 18,51 juta pada 2023. Meskipun Aplikasi Ajaib Kripto cukup populer, ulasan di Google Playstore dengan total 7.000 ulasan dan rating 3,3 menunjukkan adanya ketidakpuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan memberikan rekomendasi untuk meningkatkan layanan Ajaib Kripto melalui pendekatan Root Cause Analysis berbasis analisis sentimen pengguna. Data ulasan diambil dari Google Playstore dan diklasifikasikan menggunakan model IndoBERT untuk mengidentifikasi sentimen negatif. Selanjutnya, metode K-Means Clustering diterapkan untuk mengelompokkan ulasan negatif ke dalam beberapa kategori utama. Analisis akar permasalahan dilakukan untuk menggali sumber utama keluhan pengguna. Hasil penelitian mengidentifikasi empat aspek utama keluhan pengguna: Masalah Transaksi, Kinerja Aplikasi, Transaksi Kripto, dan Layanan Aplikasi. Rekomendasi perbaikan mencakup optimalisasi performa aplikasi, peningkatan kapasitas server, perbaikan fitur transaksi, serta penyederhanaan proses verifikasi. Implementasi rekomendasi ini diharapkan mampu meningkatkan kualitas layanan, kepuasan pengguna, dan daya saing Ajaib Kripto. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan bagi pengembangan layanan aplikasi kripto di Indonesia dengan menjadikan pengalaman pengguna sebagai prioritas utama.Dalam situasi pasar keuangan global yang dinamis, aset kripto semakin diminati di Indonesia, dengan jumlah investor mencapai 18,51 juta pada 2023. Meskipun Aplikasi Ajaib Kripto cukup populer, ulasan di Google Playstore dengan total 7.000 ulasan dan rating 3,3 menunjukkan adanya ketidakpuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan memberikan rekomendasi untuk meningkatkan layanan Ajaib Kripto melalui pendekatan Root Cause Analysis berbasis analisis sentimen pengguna. Data ulasan diambil dari Google Playstore dan diklasifikasikan menggunakan model IndoBERT untuk mengidentifikasi sentimen negatif. Selanjutnya, metode K-Means Clustering diterapkan untuk mengelompokkan ulasan negatif ke dalam beberapa kategori utama. Analisis akar permasalahan dilakukan untuk menggali sumber utama keluhan pengguna. Hasil penelitian mengidentifikasi empat aspek utama keluhan pengguna: Masalah Transaksi, Kinerja Aplikasi, Transaksi Kripto, dan Layanan Aplikasi. Rekomendasi perbaikan mencakup optimalisasi performa aplikasi, peningkatan kapasitas server, perbaikan fitur transaksi, serta penyederhanaan proses verifikasi. Implementasi rekomendasi ini diharapkan mampu meningkatkan kualitas layanan, kepuasan pengguna, dan daya saing Ajaib Kripto. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan bagi pengembangan layanan aplikasi kripto di Indonesia dengan menjadikan pengalaman pengguna sebagai prioritas utama.
Co-Authors Abdullah Harits Abdurrahim, Ahmad Azmi Abhiram, Muhammad Tegar Achmad Choirur Roziqin Achmad Ridok Adam Hendra Brata Ade Wahyu Muntizar Adi Mashabbi Maksun Adi Maulana Rifa'i Adi, Tri Adinda Putri, Lintang Gladyza Adinugroho, Sigit Aditya Septadaya Aditya, Nathanael Chandra Afif Ridhwan Ageng Wibowo Agus Wahyu Widodo Agus Wahyu Widodo, Agus Wahyu Ahmad Afif Supianto Ahmada Bastomi Wijaya Aldi Bagus Sasmita Aldous Elpizochari Alfarisi, Raihan Alfian Reza Pahlevi Alip Setiawan Allifira Andara Hasna Alvian Akmal Nabhan Amaliah Gusfadilah Andhi Surya Wicaksana Andro Subagio Angga Wahyudi Kurniawan Pratama Anggi Novita Sari Anne Diane Rachmadani Arif Indra Kurnia Arina Rufaida Aristides, Joy Vianoktya Arjun Nurdiansyah Arsan, Danish Alif Arsti Syadzwina Fauziah Audia Refanda Permatasari Ayezha Halidar Putri Irwanda Ayuda Dhira Pramadhari Bachtiar, Harsya Bafagih, Novel Bagas Laksono Bastian Dolly Sapuhtra Basuki, Akbar Lucky Bisma Anassuka Brillian Aristyo Rahadian Buce Trias Hanggara Budi Darma Setiawan Cahyo Gusti Indrayanto Candra Dewi Candra Dewi Chandra, Ardhya Khrisna Christina Sri Ratnaningsih Cindy Cynthia Nurkholis Dahnial Syauqy Daniel Agara Siregar Dany Primanita Kartika Sari Dany Primanita Kartikasari Davia Werdiastu Dedy Surya Pradana Dese Narfa Firmansyah Devi Nazhifa Nur Husnina Dhaifa Farah Zhafira Dhimas Wida Syahputra Dhiva Mustikananda Diamanta, Ananda Dian Eka Ratnawati Dian Ratnawati Dian Sisinggih Dimas Adi Syahbani Achmad Putra Djoko Pramono Djoko Pramono Dloifur Rohman Alghifari Dwi H Sulistyarini Dwija Wisnu Brata Dwija Wisnu Brata Dwija Wisnu Brata Dzulkarnain, Tsania Dzulkarnain, Tsania - Edgar Maulana Thoriq Edy Santoso Eko Wahyu Hidayat Ellita Nuryandhani Ananti Ema Rosalina Eni Hartika Harahap Fadilah Islamawan, Adam Faiz Abiyandani Faizatul Amalia Fajar Pangestu Faradila Puspa Wardani Faris Febrianto Farizky Novanda Pramuditya Fauzia, Sri Febrina Sarito Sinaga Ferina Kusuma Anjani Ferry Jiwandhono Fitria Yesisca Gagas Budi Waluyo Gani Kharisma Wardana Gilang Pratama Gusti Reza Maulana Haidar Azmi Rabbani Hanggara , Buce Trias Hardyan Zalfi Harris Imam Fathoni Haryuni Siahaan Hayunanda, alanela ganagisarama Heryadi Mochamad Ramdani Hidayati, Chofifa Hilmy Ramadhan, Achmad Zhafran Huda Minhajur Rosyidin Husalie, Levin Vinnu Imam Cholisoddin Imam Cholissodin Imam Cholissodin Immanuel Tri Putra Sihaloho Indriati Indriati Indriati Indriati Indriati, Indriati - Intan Sartika Eris Maghfiroh Irany Windhyastiti Irwan Shofwan Issa Arwani Issa Arwani Ivan Agustinus Jasico Da Comoro Aruan Jefri Hendra Prasetyo Jonemaro, Eriq Muhammad Adams Jumerlyanti Mase K., Anggraeni Dwi Kautsar, Ahmad Izzan Kevin Nastatur Chatriavandi Khairul Rizal Krishna Febianda Ksatria, Willyan Eka Kurnianingtyas, Diva Laila Diana Khulyati Lailil Muflikhah Liwenki Jus'ma Olivia M. Ali Fauzi M. Ali Fauzi M. Attala Reza Syahputra Made Tri Ganesha Madjid, Marchenda Fayza Marji Marji Marpaung, Veronika Oktafia Marwa Mudrikatussalamah Maulana Syahril Ramadhan Hardiono Maulana, M. Ighfar Maulidhia, Abrilian Meriza Nadhira Atika Surya Michael Eggi Bastian Mochammad Ilman Asnada Mohammad Aditya Noviansyah Mohammad Setya Adi Fauzi Mohammad Zahrul Muttaqin Muh. Arif Rahman Muhammad Ferian Rizky Akbari Muhammad Hidayat Muhammad Ikhsan Nur Muhammad Jibril Alqarni Muhammad Kevin Sandryan Muhammad Nadzir Muhammad Nurhuda Rusardi Muhammad Razan Nadhif Muhammad Reza Utama Pulungan Muhammad Shidqi Fadlilah Muhammad Syahputra Muhammad Tanzil Furqon Mukhtar Darma Hidayat, Alif Ahmad Muthia Maharani Muzayyani, Muhammad Farid Nadiah Nur Fadillah Ramadhani Najihah, Siti Waheeda Nanang Yudi Setiawan Nanang Yudi Setiawan Nanda Alifiya Santoso Putri Nashihul Ibad Al Amin Niken Hendrakusuma Wardani, Niken Hendrakusuma Nilna Fadhila Ganies Novanto Yudistira Nur M. F. Dinia Nurfadhilah, Rakhmad Giffari Nuril Haq, Muhammad Nurizal Dwi Priandani Nurul Hidayat Nurul Ihsani Fadilah Obed Manuel Silalahi Panjaitan, RE. Miracle Pascad Wijanata, Ida Bagus Prakosa, Wira Zeta Pramudita, Julina Larasati Primayuda, Averil Priscillia Vinda Gunawan Purnomo, Welly Putra Pandu Adikara Putranto, Rezky Donny Putri Ratna Sari Putri, Firda Qhafari, Abi Al Qoid A Fadhlurrahman Rafli, Mohammad Ali Rahinda, Muhammad Abiyyi Ramadhani, T. Zalfa Randy Cahya Wihandika Rani Metivianis Rasif Nidaan Khofia Ahmadah RE. Miracle Panjaitan Reinaldi Guista Pradana Ismail Reiza Adi Cahya Renaldi Muhammad Revan Yosua Cornelius Sianturi Reyhan Dzickrillah Laksmana Reza Aprilliana Fauzi Rheza Raditya Andrianto Rifwan Hamidi Riswan Septriayadi Sianturi Riza Rizqiana Perdana Putri Rizky Ardiawan Rizky Nuansa Nanda Permana Rohimatus Sholihah Roisul Setiawan Roma Akbar Iswara Rudianto Raharjo Safa S Istafada Saifurrijaal, Muchammad Salsabila, Dhea Rani Sandi Dewo Rahmadianto Satrio Agung Wicaksono Sekeon, Yerobal Gustaf Setiana, Maya Setiawan, Roisul Shafira Eka Aulia Putri Slamet Thohari Sofi Hidyah Anggraini Sugeng Santoso Sugiarto S Sugiono Sugiono Sukmawati, Annisa Sultan Saladdin Sultan, Muhammad Attharsyah Firdaus Supraptoa Supraptoa Tanica Rakasiwi Tasya Agiyola Teri Kincowati Tri Astoto Kurniawan Trias Hanggara, Buce Trio Pamujo Wicaksono Ulva Febriana Umar Basher, Nizar Umu Khouroh Vivilia Putri Agustin Wahyu Bimantara Wayan Firdaus Mahmudy Welly Purnomo Welly Purnomo Weni Agustina Wenny Ramadha Putri Wibowo, Dhimas Bagus Bimasena Wicaksono, Satrio A. Widhy Hayuhardhika Nugraha Putra Widhy Hayuhardika Nugraha Putra Widodo, Ibnu Sam Widyadhana, Fawwaz Kumudani Wiku Galindra Wardhana Wisnu Brata, Dwija Yahya, Faiz Yesaya Sergio Vito Putranta Yudi Setiawan, Nanang Yuita Arum Sari Yusuf Afandi Zhafira, Dhaifa Farah