Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.594
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Penelitian Pendidikan Jurnal Sistem dan Informatika Scientific Journal of Informatics CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI ILKOM Jurnal Ilmiah Data Science: Journal of Computing and Applied Informatics Jurnal Informatika Global Jurnal Abdimas PHB : Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Ilmu Komputer & Informatika JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Jurnal Senopati : Sustainability, Ergonomics, Optimization, and Application of Industrial Engineering Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Simpatik: Jurnal sistem Informasi dan Informatika JITSI : Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Unnes Journal of Mathematics Konstelasi: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science JUSIFOR : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Jurnal ilmiah teknologi informasi Asia Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences
Florentina Yuni Arini
Universitas Negeri Semarang
Arts Humanities Automotive Engineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Nursing Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 45 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 45 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Optimasi algoritma deteksi spam email dengan BERT-MI dan jaringan dense Florentina Yuni Arini
Computer Science and Information Technology Vol 6 No 2 (2025): Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/coscitech.v6i2.9460

Abstract

Email spam detection is a critical challenge in maintaining the security and efficiency of digital communication. This research proposes and evaluates an optimized pipeline for email spam detection by integrating Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) for feature extraction, Mutual Information (MI) for feature selection to reduce dimensionality, and a dense neural network for classification. The Lingspam dataset, consisting of 2893 emails (2412 ham and 481 spam), was used in the experiments with an 80% training and 20% testing data split. Text features were extracted using BERT (bert-base-uncased), resulting in a 768-dimensional embedding, which was then reduced to the 200 most relevant features using MI. A dense neural network model with a 256-128-64-32-1 neuron architecture was trained using the Adam optimizer, binary cross-entropy loss function, and techniques such as early stopping and class weights to handle class imbalance. Evaluation results on the test data demonstrated very high performance, achieving an accuracy of 99.14%, precision of 0.9596, recall of 0.9896, F1-score of 0.9744, and ROC-AUC of 0.9995. This approach indicates that the combination of BERT-MI with a dense network can achieve accuracy comparable to more complex methods, but with the potential for a simpler and more efficient architecture.
Aspek Ergonomi Desain Antarmuka Aplikasi Signal Arini, Florentina Yuni; Maloringan, Ariel James; Toharo, Munajid; Sihombing, Nico Anselmus; Rafi, Dhifansa Pradibtya; Fatiha Misbah, Mutia Zahra; Mukti, Asteen Retno
Jurnal SENOPATI : Sustainability, Ergonomics, Optimization, and Application of Industrial Engineering Vol 7, No 2 (2026): Jurnal SENOPATI Vol 7, No 2 (in progress)
Publisher : Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.senopati.2026.v7i2.7842

Abstract

Aplikasi Signal merupakan platform komunikasi yang dikenal karena fitur keamanannya, namun aspek ergonomi antarmukanya belum banyak dievaluasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat kegunaan (usability) antarmuka aplikasi Signal berdasarkan persepsi pengguna menggunakan instrumen System Usability Scale (SUS). Penilaian difokuskan pada empat dimensi: efisiensi penggunaan, kenyamanan visual, kemudahan navigasi, dan kecepatan belajar. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan responden sebanyak 60 mahasiswa pengguna Signal. Data diperoleh melalui kuesioner SUS dan dianalisis menggunakan SPSS. Hasil menunjukkan skor rata-rata SUS sebesar 55,92 yang dikategorikan dalam tingkat usability sedang. Temuan ini mengindikasikan bahwa antarmuka Signal masih memiliki kelemahan, terutama dalam aspek fleksibilitas dan dukungan penggunaan. Studi ini merekomendasikan penyempurnaan desain antarmuka melalui peningkatan keterbacaan visual, navigasi yang lebih intuitif, serta penyediaan bantuan dalam aplikasi. Peningkatan ini diharapkan dapat meningkatkan kenyamanan dan efisiensi penggunaan aplikasi bagi berbagai kalangan penggunaKata kunci: antarmuka pengguna, ergonomi, aplikasi Signal, System Usability Scale
Pengembangan Aplikasi Cerita Rakyat Daerah Berbasis Mobile TriPanca Romadhoni, Ahmad Mustofa Hadi; Niratha, I Gede Ardhy; Abdurrafi, Muhammad; Ramadhan, Taufiqur; Said, Danish Adli El; Arini, Florentina Yuni
Simpatik: Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Vol. 5 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/simpatik.v5i2.11227

Abstract

Preserving local culture faces challenges in the era of globalization and digitalization, especially for the younger generation who are more familiar with foreign popular culture. Folklore, as an intangible cultural heritage rich in moral values ​​and cultural identity, is increasingly marginalized due to the lack of attractive media. This study develops TriPanca an interactive mobile application based on folklore with a User-Centered Design (UCD) approach to meet the needs of the younger generation. The development process includes user needs analysis, prototype design, and iterative evaluation. This application is equipped with story list, search, favorites, and user profile features. Testing shows that UCD is effective in increasing user interest, making this application an interactive educational tool as well as a medium for preserving local culture in the digital era.
Optimizing K-Means Using Greylag Goose Optimization Algorithm for Household Energy Consumption Pattern Segmentation Arini, Florentina Yuni; Heryansyah, Ahmad Rozaq; Dewanti, Rahima Ratna; Saputro, Rizky Aulia Adi; Romadhoni, Awan Saputra; Wibowo, Muhammad Lutfi; Ardiansyah, Ikhsan; Duankhan, Poomin
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 17, No 3 (2025)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v17i3.2851.302-311

Abstract

Electricity is a crucial resource in everyday life, and rising household energy demand requires smarter monitoring and management approaches. Analyzing consumption data enables the discovery of typical energy usage behaviors that support efficient resource planning. Clustering techniques are widely used to group usage profiles without predefined categories, with K-Means being one of the most popular methods because of its speed and practical implementation. However, this algorithm is highly dependent on the initial centroid selection and may generate inaccurate grouping results if trapped in local optima. To overcome these drawbacks, this research combines K-Means with the Greylag Goose Optimization (GGO) algorithm, a nature-inspired metaheuristic that simulates the adaptive navigation and social coordination of migratory grey geese. By enhancing both exploration and exploitation, GGO improves the accuracy of centroid placement and overall clustering performance. The research utilized Individual Household Electric Power Consumption dataset, which consists of minute-by-minute measurements of several electrical attributes. After preprocessing and exploratory analysis, clustering was executed using three approaches: conventional K-Means, GGO, and a hybrid K-Means–GGO model. Based on the Silhouette Score evaluation, clustering performance improved significantly from 0.6236 with standard K-Means to 0.9675 using the hybrid approach. The resulting segmentation provides deeper insights into household consumption behaviors.
Analisis Tampilan Antarmuka Pengguna Microsoft Copilot dari Perspektif Customer Journey Arini, Florentina Yuni; Amrullah, Reza Zaidan; Winata, Ardin; Bhimawan, Farrel Fatih; Radhiti, Brigita Winona Elvaretta; Athaya, Ikhsan Rakha
KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi Vol. 5 No. 2 (2025): Desember 2025
Publisher : Program Studi Sistem Informasi Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/konstelasi.v5i2.13308

Abstract

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan menghadirkan transformasi signifikan dalam cara pengguna berinteraksi dengan sebuah sistem digital, terutama melalui peran antarmuka pengguna (User Interface/UI) sebagai elemen kunci pembentuk pengalaman pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis antarmuka pengguna Microsoft Copilot dari perspektif Customer Journey Map (CJM) guna memahami bagaimana desain dan alur interaksi memengaruhi persepsi, ekspektasi, serta kepuasan pengguna. Metode yang digunakan meliputi analisis deskriptif terhadap struktur UI, pemetaan tahap perjalanan pengguna, serta evaluasi alur tugas saat berinteraksi dengan Copilot. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Microsoft Copilot mengimplementasikan desain antarmuka yang sederhana, adaptif, dan responsif dalam mendukung aktivitas pengguna di berbagai konteks kerja. Namun, analisis mendalam mengungkapkan wawasan spesifik bahwa penerapan minimalisme UI berhasil meningkatkan fokus kognitif pada tugas utama, tetapi di sisi lain mengurangi kemampuan penemuan (discoverability) fitur lanjutan. Temuan ini memberikan kontribusi dalam pengembangan desain UI berbasis AI yang menekankan keseimbangan antara otomatisasi cerdas dan kenyamanan pengguna, serta memberikan rekomendasi strategis bagi praktisi dalam merancang interaksi manusia-AI yang lebih efektif.
Analisis Aspek Ergonomi pada Proses Pembayaran Aplikasi Klik Indomaret menggunakan Metode NASA Task Load Index (NASA-TLX) Arini, Florentina Yuni; Saputra, Gagah Suryanatha Athallah; Putri, Farah Wahida Rizkia; Milannisya, Anya Kawakibi; Pratama, Eric Vibriano Julia; Asfino, Fadli Nugraha
JUSIFOR : Jurnal Sistem Informasi dan Informatika Vol 4 No 2 (2025): JUSIFOR - Desember 2025
Publisher : Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Raden Rahmat Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70609/jusifor.v4i2.8619

Abstract

The development of information technology has influenced how consumers make transactions, including in the retail sector through online shopping applications. One widely used platform is Klik Indomaret, which provides various digital payment methods to facilitate users. This study aims to analyze the ergonomic aspects of the payment process in the Klik Indomaret application based on users’ mental workload. The study used the NASA Task Load Index (NASA-TLX) to look at six parts of mental workload: Mental Demand, Physical Demand, Temporal Demand, Performance, Effort, and Frustration. The data came from 50 active Klik Indomaret users who filled out an online questionnaire. The highest scores are found in the  Performance and Mental Demand sections, while Frustration has the lowest  score. This means users still need to pay attention and put in some effort  when making a payment, but they do not feel strong emotional pressure.  Overall, the payment process in the Klik Indomaret app is comfortable to use  and can be considered ergonomic for its users.
Kolaborasi Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Gradient Boosting Untuk Klasifikasi Diabetes Melitus Tipe 2 Oktavian, Aloysius; Arini, Florentina Yuni; Aryaputra, Daffa Pramata; Syanjalih, Alul Hidja; Aldevis, Mohammad Farrel
JURNAL FASILKOM Vol. 15 No. 3 (2025): Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Publisher : Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jf.v15i3.10556

Abstract

Diabetes Melitus Tipe 2 (DMT2) telah menjadi salah satu tantangan kesehatan masyarakat terbesar di Indonesia, dengan prevalensi yang terus meningkat dan sebagian besar kasus tidak terdiagnosis. Deteksi dini menjadi kunci untuk mencegah komplikasi serius. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi model klasifikasi berbasis machine learning untuk prediksi DMT2. Tiga pendekatan dieksplorasi: algoritma K-Nearest Neighbor (KNN), Gradient Boosting, dan model KNN + Gradient Boosting yang mengintegrasikan keduanya melalui arsitektur stacking ensemble. Kinerja diukur menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ensemble secara signifikan mengungguli model tunggal. Model KNN mencapai akurasi 90.92% namun dengan presisi yang rendah untuk kelas diabetik (0.48). Model Gradient Boosting menunjukkan peningkatan signifikan dengan akurasi 95.50% dan presisi 0.72. Model KNN + Gradient Boosting menunjukkan kinerja terbaik dengan akurasi keseluruhan 96.17% dan presisi tertinggi untuk kelas diabetik (0.81), yang secara efektif mengurangi tingkat alarm palsu. Temuan ini mengindikasikan bahwa model KNN + Gradient Boosting memiliki potensi besar sebagai alat bantu pendukung keputusan klinis yang andal untuk identifikasi dini individu berisiko tinggi DMT2.
Optimasi Seleksi Fitur Menggunakan Algoritma Hybrid ARO-DBSCAN untuk Meningkatkan Akurasi Model Klasifikasi K-Nearest Neighbor: Feature Selection Optimization Using the Hybrid ARO-DBSCAN Algorithm to Improve the Accuracy of the K-Nearest Neighbor Classification Model Arini, Florentina Yuni; Bagaskara, Josephin Nova; Anwar, Alfani Salsabilla; Faqih, Muhammad Najmuddin; Brata, Prayoga Adi; khairunnisa, Nadhia Adzqiya; Aji, Yusuf Pandu Satrio
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 6 No. 1 (2026): MALCOM January 2026
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v6i1.2129

Abstract

Penelitian ini mengusulkan metode ARO-DBSCAN, sebuah pendekatan hybrid yang menggabungkan algoritma optimasi Artificial Rabbits Optimization (ARO) dengan teknik clustering Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) untuk pemilihan fitur yang lebih efektif. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa ARO-DBSCAN secara konsisten mengungguli metode ARO dan AROD, dengan peningkatan akurasi klasifikasi pada 13 dari 18 dataset (populasi 15) dan 12 dataset (populasi 30), sekaligus mampu memilih fitur lebih sedikit tanpa mengurangi kualitas model. Dibandingkan dengan algoritma hybrid lain seperti GA-DBSCAN dan PSO-DBSCAN, ARO-DBSCAN tetap lebih unggul berkat kemampuan clustering DBSCAN yang mengelompokkan solusi serupa, sehingga mempercepat pencarian solusi optimal dan menghindari terjebak di solusi lokal. Temuan ini membuktikan bahwa integrasi teknik metaheuristik dengan clustering berbasis kepadatan dapat menjadi solusi efisien untuk pemilihan fitur pada data berdimensi tinggi di era big data.
Analisis Pengalaman Pengguna dari Segi Fitur "Search for a Pickup" dan "Search for a Destination" pada Gocar dalam Aplikasi Gojek Lyon Ambrosio Djuanda; Muthia Nis Tiadah; Ananda Hisma Putra Kristianto; Fatih Akbar Alim Putra; Aufa Putra Wicaksono; Florentina Yuni Arini
Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Ilmu Komputer & Informatika Vol 8, No 1 (2025): Januari
Publisher : Akademi Ilmu Komputer Ternate

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47324/ilkominfo.v8i1.287

Abstract

Abstrak: Layanan GoCar pada aplikasi Gojek memberikan kemudahan bagi pengguna dalam mencari moda transportasi mobil. Penelitian ini menganalisis layanan GoCar pada aplikasi Gojek dengan fokus pada fitur "Search for a Pickup" dan "Search for a Destination" menggunakan metode studi literatur dan System Usability Scale (SUS) sebagai alat ukur penilaian kegunaan, dengan SPSS sebagai tool untuk menganalisis hasil pengukuran. Kajian ini meninjau berbagai literatur yang relevan terkait pengalaman pengguna, dengan analisis menggunakan parameter SUS yang mencakup aspek pengalaman pengguna, kemudahan penggunaan, kecepatan respon, dan tingkat kepuasan pengguna. Hasil analisis menunjukkan bahwa fitur "Search for a Destination" memiliki performa yang baik dalam aspek kemudahan penggunaan dan antarmuka, namun menghadapi tantangan signifikan dalam kecepatan respon dan akurasi, terutama pada jam-jam sibuk. Ketidakakuratan geolokasi di area dengan sinyal GPS lemah dan lambatnya respon server menjadi kendala utama yang mempengaruhi pengalaman pengguna. Berdasarkan analisis SUS, penelitian ini mengidentifikasi bahwa optimasi algoritma pencarian, pengembangan sistem geolokasi yang lebih akurat, dan peningkatan infrastruktur server diperlukan untuk meningkatkan kualitas kedua fitur tersebut. Hasil penelitian ini dapat menjadi panduan praktis bagi pengembang dalam memperbaiki kualitas layanan di masa mendatang.Kata kunci: GoCar, pengalaman pengguna, System Usability Scale (SUS), kemudahan penggunaan, kecepatan respon, tingkat kepuasan penggunaGoCar service on the Gojek application provides convenience for users in finding car transportation modes. This study analyzes the GoCar service on the Gojek application, focusing on the "Search for a Pickup" and "Search for a Destination" features using literature study methods and the System Usability Scale (SUS) as a usability assessment tool, with SPSS as a tool to analyze the measurement results. This study reviews various relevant literature related to user experience, with analysis using SUS parameters that include aspects of user experience, ease of use, response speed, and user satisfaction levels. The analysis results show that the "Search for a Destination" feature performs well in terms of ease of use and interface, but faces significant challenges in response speed and accuracy, especially during peak hours. Geolocation inaccuracies in areas with weak GPS signals and slow server response are the main constraints affecting user experience. Based on SUS analysis, this study identifies that search algorithm optimization, development of more accurate geolocation systems, and server infrastructure improvements are needed to enhance the quality of both features. The results of this study can serve as a practical guide for developers in improving service quality in the future.Keywords: GoCar, user experience, System Usability Scale (SUS), ease of use, response speed, user satisfaction level
Peningkatan Kompetensi Guru MGMP Matematika dalam Pembuatan Modul Ajar melalui Pelatihan Generative Artificial Intelligence Arifudin, Riza; Abidin, Zaenal; Sugiharti, Endang; Arini, Florentina Yuni; Setiawan, Abas
Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Vol 9, No 1 (2026): Jurnal Abdimas PHB : Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstormin
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/japhb.v9i1.9854

Abstract

Kegiatan pengabdian masyarakat ini dilatarbelakangi oleh permasalahan utama yang dihadapi oleh mitra, yaitu MGMP Matematika Kota Semarang, yakni rendahnya literasi digital dan pemahaman guru dalam memanfaatkan Generative Artificial Intelligence (Gen-AI) untuk pengembangan modul ajar. Hal ini mengakibatkan ketergantungan pada media konvensional, modul yang monoton, serta proses penyusunan yang tidak efisien. Topik ini dipilih karena integrasi Gen-AI dalam pendidikan merupakan kebutuhan mendesak di era digital untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas pembelajaran. Tujuan pengabdian adalah untuk meningkatkan kompetensi guru dalam memanfaatkan Gen-AI (seperti ChatGPT dan DeepSeek) untuk pembuatan modul dan rubrik ajar. Metode pelaksanaan terdiri dari lima tahap: identifikasi kebutuhan, pengenalan Gen-AI, praktik pembuatan modul, evaluasi, serta pendampingan dan monitoring. Kegiatan ini melibatkan 20 guru MGMP Matematika SMP Kota Semarang. Hasil evaluasi menunjukkan peningkatan keterampilan (hardskill) yang signifikan, yaitu kemampuan membuat modul ajar (40,6%) dan rubrik ajar (41,9%), serta peningkatan pemahaman konsep Gen-AI (23,7%) dan kemampuan menggunakan prompt (31,4%). Kegiatan ini berhasil memberdayakan guru dengan keterampilan digital yang aplikatif, sehingga sangat penting untuk keberlanjutan inovasi pembelajaran dan efisiensi kerja guru dalam mendukung Kurikulum Merdeka.
Co-Authors Abas Setiawan Abdurrafi, Muhammad Agus Setyawan Ahmad Mustofa Hadi Ahmad Mustofa Hadi Ahmad Rozaq Heryansyah Ahmad Zidhan Ilmana Aisar, Muhammad Zidan Aisyah Nathania Araminta Aji, Yusuf Pandu Satrio Alaida, Salma Keysha Alamsyah - Aldevis, Mohammad Farrel Amin Suyitno Amrullah, Reza Zaidan Ananda Hisma Putra Kristianto Anggraeni, Dinda Ayu Anwar, Alfani Salsabilla Ardiansyah, Ikhsan Aryaputra, Daffa Pramata Asfino, Fadli Nugraha Astagina, Paramesti Athaya, Ikhsan Rakha Aufa Putra Wicaksono Awan Saputra Romadhoni Bagaskara, Josephin Nova Bhimawan, Farrel Fatih Brata, Prayoga Adi Dewanti, Rahima Ratna Duankhan, Poomin Endang Sugiharti, Endang Fadhlullah, Muhammad Azzam Fajariansyah, Ridwan Faqih, Muhammad Najmuddin Farrel Athaillah Putra Fatih Akbar Alim Putra Fatiha Misbah, Mutia Zahra Firdaus Zahid, Ahmad Galvin Fittra Marga Ardana Furqon, Muhammad Nur Gerard Sean Dwayne Habibi, Mahdi Haryolukito Pambudi, Fawwaz Hernawan, Yoga Heryansyah, Ahmad Rozaq Hexa Sakti Tunjung Hidayat Hidayaturrohmah, Nia Nur Hilmi, Muhammad Zuniar Inoru Nian Alfita Intan Permata Sari Fauziah Irfan, Mohammad Syarif Isa Akhlis Isnaeni, Siti Itsna Sabila Hidayati Januar Pancaran Nur Fajri Julianto, Richy Kaltsum, Zahra Zakiyah khairunnisa, Nadhia Adzqiya Lyon Ambrosio Djuanda Maloringan, Ariel James Mardlootillah, Hanif Ilmi Milannisya, Anya Kawakibi Much Aziz Muslim Muhammad Alvin Adinata Muhammad Lutfi Wibowo Muhammad Sulthonul Izza Mukti, Asteen Retno Muthia Nis Tiadah Muzakki, Naufal Habib Nafi', Raihan Muhammad Naryapramono, Afrilza Daffa Nathania Adristina Niratha, I Gede Ardhy Oktavian, Aloysius Pambudi, Fawwaz Haryolukito Pastika, Puan Bening Pongthanoo, Patcharanikarn Pradana, Samudra Azriel Prameswari, Della Egyta Pratama, Eric Vibriano Julia Putra, Arzaki Zunior Putra, Pramudya Kirana Mandala Putri, Farah Wahida Rizkia Putriaji Hendikawati Radhiti, Brigita Winona Elvaretta Rafi, Dhifansa Pradibtya Raharjo, Bagus Purbo Rahima Ratna Dewanti Rahman, Muhammad Rifqi Rahmat Hidayat Raihan, Muhammad Ramadhan, Farhan Husyen Ramadhan, Taufiqur Ramdhani, Khusnun Najwa Rifan, Slamet Rinandi, Tyto Riza Arifudin Rizky Aulia Adi Saputro Romadhoni, Awan Saputra Ryo Pambudi Said, Danish Adli El Salsabila, Kansa Maulina Santoso, Tony Budi Saputra, Gagah Suryanatha Athallah Saputro, Rizky Aulia Adi Sari, Yuliana Mustika Satria, Diva Sekar Tri Handayani Septiana, Dina Wachidah Sihombing, Nico Anselmus Supriyono Supriyono Syanjalih, Alul Hidja Toharo, Munajid Varindya Ditta Iswari Wahyudiantoro, Rizky Tri Warianta, Dwi Tatang Whisnu Ulinnuha Setiabudi, Whisnu Ulinnuha Wibowo, Muhammad Lutfi Wicaksana, Rangga Winata, Ardin Zaenal Abidin