Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.944
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Simetris Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Jurnal Informatika Jurnal Informatika Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) SMATIKA KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer JOIV : International Journal on Informatics Visualization SISFOTENIKA Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi) Jurnal Mantik Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer E-JURNAL JUSITI : Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal Teknik Informatika C.I.T. Medicom Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Journal of Applied Data Sciences IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI) KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Eduvest - Journal of Universal Studies Komunita: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Smatika Jurnal : STIKI Informatika Jurnal
Septi Andryana
Universitas Nasional
Aerospace Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Neuroscience Public Health Social Sciences

Published : 135 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 135 Documents
Search

 10   11   12   13   14 
PERBANDINGAN METODE MAIRCA DAN MABAC UNTUK MENENTUKAN PENYANYI TERBAIK MENGGUNAKAN PEMBOBOTAN RANK ORDER CENTROID Esah Raffliansyah, Alfarizky; Andryana, Septi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13458

Abstract

Paduan suara telah menjadi kegiatan yang sangat banyak diimplementasikan hampir setiap universitas ada, sebagai sarana pengembangan minat dan bakat mahasiswa. Dalam menentukan pilihan terbaik memerlukan sistem pendukung keputusan yang mumpuni. Akan tetapi permasalahan yang sedang dihadapi pada kegiatan ini adalah tidak tersedianya sistem keputusan dalam penilaian penyanyi untuk solo vokal, serta ketidakakuratan dalam penilaian manual menjadi kurang efektif dalam menentukan penyanyi terbaik. Untuk mengatasi hal ini, Sistem Pendukung Keputusan dengan berbagai teknik (MCDM) telah digunakan untuk mengidentifikasi proyek-proyek dengan kinerja terbaik. Dalam menyelesaikan penelitian ini penulis memiliki tujuan untuk menyediakan sistem pendukung keputusan agar menjadi perhitungan serta penilaian yang akurat dengan menggunakan perbandingan metode MAIRCA dan MABAC dalam memilih penyanyi terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Ditambahkan dengan salah satu metode pembobotan yang banyak dikenal adalah Rank Order Centroid (ROC), yang telah terbukti memberikan kinerja terbaik dalam menentukan alternatif optimal, terutama ketika bobot atribut didasarkan pada urutan peringkat. Hasil penelitian metode MAIRCA dan MABAC menunjukkan bahwa penyanyi terbaik berada di peringkat pertama dengan alternatif A3, sementara alternatif A25 menempati peringkat terakhir. Dengan demikian, metode ini terbukti efektif sebagai sistem pendukung keputusan dalam pemilihan penyanyi terbaik dan memiliki potensi untuk diterapkan pada pengambilan keputusan lainnya yang melibatkan evaluasi multi-kriteria.
PERBANDINGAN ALGORITMA ARIMA DAN LSTM DALAM PERAMALAN TINGKAT KONSENTRASI CO2 EMISI ATMOSFER UNTUK MASA MENDATANG Anugrah Putra, Mandala; Andryana, Septi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13511

Abstract

Perubahan iklim saat ini menjadi ancaman dan tantangan utama bagi kesejahteraan manusia secara global serta juga kesehatan dari planet. Faktor utama yang berkontribusi terhadap fenomena ini adalah aktivitas dari manusia, khususnya melalui emisi gas rumah kaca secara gamblang yang menyebabkan pemanasan suhu secara global. Penelitian bertujuan untuk membandingkan model AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA), Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average (SARIMA), dan Long Short-Term Memory (LSTM) dalam meramalkan konsentrasi CO₂ atmosfer sebagai rekomendasi dalam pemilihan metode peramalan untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data dalam mitigasi perubahan iklim. Model TimeSeries dan Machine Learning digunakan dalam meramalkan konsentrasi CO₂ atmosfer dengan pendekatan dua skenario data yang berasal dari National Oceanic and Atmospheric Administration: data original (18.502 baris) dan data yang di filter berdasarkan beberapa hari terakhir (380 baris) saja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa LSTM memiliki performa terbaik pada data lengkap dengan MSE: 1.823, RMSE: 1.350, MAE: 1.201, dan MAPE: 0.29%, sedangkan SARIMA lebih unggul pada data terbatas dengan MSE: 1.317, RMSE: 1.148, MAE: 0.894, dan MAPE: 0.21%. Temuan ini menegaskan bahwa LSTM lebih cocok untuk dataset banyak dan kompleks, sementara SARIMA lebih efektif untuk data sedikit dan terbatas.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI PERBANKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES Aji Afani Maldini, Muhamad; Andryana, Septi
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13522

Abstract

Perkembangan teknologi dalam sektor perbankan telah mendorong transformasi digital, termasuk layanan pinjaman berbasis aplikasi seperti Ceria by BRI. Meskipun aplikasi ini menawarkan kemudahan akses dan kecepatan transaksi, pengalaman pengguna terhadap layanan ini beragam, dengan adanya sentimen positif, netral, dan negatif. Beberapa pengguna memberikan ulasan positif terkait kemudahan penggunaan dan efisiensi transaksi, sementara ulasan negatif mencerminkan kendala teknis, keterbatasan fitur, serta kekhawatiran terhadap keamanan data. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna terhadap aplikasi Ceria by BRI dengan menerapkan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes. Metode penelitian ini melibatkan pengumpulan data ulasan pengguna dari Google Play Store menggunakan web scraping, kemudian dilakukan tahap preprocessing, termasuk normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Data yang telah diproses selanjutnya diklasifikasikan menggunakan SVM dan Naïve Bayes untuk mengidentifikasi sentimen positif, netral, dan negatif, dengan evaluasi model berdasarkan akurasi, precision, recall, dan f1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SVM memiliki akurasi lebih tinggi (88%) dibandingkan Naïve Bayes (84%), dengan sentimen pengguna yang didominasi kategori netral dan positif. Ulasan negatif tetap ditemukan, terutama pada aspek kendala teknis dan keamanan data. Hasil penelitian ini memberikan wawasan bagi pengelola aplikasi dalam meningkatkan kualitas layanan, optimalisasi keamanan data, serta pengembangan antarmuka pengguna yang lebih intuitif. Selain itu, analisis sentimen berbasis machine learning dapat diterapkan secara berkelanjutan untuk mengevaluasi kepuasan pengguna dan meningkatkan pengalaman mereka terhadap layanan perbankan digital.
Improving MCDM University Rankings through Statistical Validation Using Spearman’s Correlation and THE Benchmark Andryana, Septi; Mantoro, Teddy; Gunaryati, Aris; Raffliansyah, Alfarizky Esah
Journal of Applied Data Sciences Vol 6, No 3: September 2025
Publisher : Bright Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47738/jads.v6i3.796

Abstract

The evaluation of higher education institutions is a critical field for informing data-driven policy and institutional benchmarking. A key problem in this area is the lack of transparency and consistency in university rankings, particularly when using Multi-Criteria Decision-Making (MCDM) methods such as MABAC and MAIRCA, with limited research on how weighting techniques affect the reliability and alignment of these rankings with international standards like the Times Higher Education (THE) Rankings. This study proposes the use of MABAC and MAIRCA methods combined with two weighting techniques—Rank Order Centroid (ROC) and Rank Sum (RS)—to assess 20 top Indonesian universities based on five performance indicators: research quality, research environment, teaching, industry, and international outlook. Spearman’s rank correlation is used to compare the MCDM-generated rankings with THE Rankings 2025. The study contributes empirical evidence on the impact of weighting schemes on the consistency and reliability of university rankings and demonstrates that the MAIRCA-ROC method achieves the highest agreement with THE Rankings, with a correlation coefficient of 0.8135 and a p-value of 0.00001. These results validate the use of MCDM methods in higher education evaluation and emphasize the importance of selecting appropriate weighting techniques to develop transparent and robust ranking frameworks that support evidence-based policy decisions.
Pemberdayaan Petani Kopi Manggarai Timur melalui Optimisasi Pemasaran Berbasis Website Interaktif Andryana, Septi; Teddy Mantoro; Ben Rahman; Aris Gunaryati; Mohammad Iwan Wahyuddin; Abdul Rahman Wijaya Putra
KOMUNITA: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Vol 4 No 3 (2025): Agustus
Publisher : PELITA NUSA TENGGARA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.60004/komunita.v4i3.223

Abstract

Indonesia is one of the world's leading coffee producers, offering a wide variety of flavors and characteristics across its regions, including the eastern part of the archipelago. One promising area is Rende Nao Village, located in Lamba Leda Timur District, East Manggarai Regency, which is known for its Colol coffee. Despite its high quality and strong market potential, the use of digital media for marketing remains limited. The East Manggarai Coffee Farmers Association (ASNIKOM) has established an official website; however, low levels of digital literacy and ineffective content management hinder efforts to expand market reach and build a strong digital product identity. In response to these challenges, this community engagement program was conducted to introduce the concept of an interactive website as an initial strategy to enhance the digital marketing capacity of local coffee farmers. The program employed a participatory and educational approach, involving discussions, needs assessments, and demonstrations of basic website features. Rather than focusing on advanced technical training, the initiative emphasized conceptual understanding and content planning based on local input. As a result, the program increased awareness of the potential of digital marketing and led to the development of an initial strategy for ASNIKOM’s website, laying the foundation for strengthening farmers’ digital competencies as an adaptive step toward sustainable and technology-based coffee marketing practices.
Enhancing Coffee Marketing Strategies through Multi-Criteria Decision-Making Andryana, Septi; Wahyuddin, Mohammad Iwan; Rahman, Ben; Putra, Abdul Rahman Wijaya; Mantoro, Teddy
JOIV : International Journal on Informatics Visualization Vol 9, No 4 (2025)
Publisher : Society of Visual Informatics

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62527/joiv.9.4.3282

Abstract

Coffee is a globally preferred beverage, and Indonesia, as a major supplier, provides a wide variety of high-quality coffee varieties with unique characteristics from each region. East Manggarai, East Nusa Tenggara, Indonesia, produces Colol coffee, a high-quality variety with unexplored market potential. The marketing of Colol coffee faces significant challenges, including limited accessibility, lack of market information, and inadequate logistics infrastructure. A comprehensive marketing strategy necessitates the consideration of numerous criteria, which generate a range of alternative decisions to identify the marketing area. This study proposes a framework to optimize the marketing strategy of Colol coffee using the MCDM (Multi-Criteria Decision-making) approach, which integrates AHP, SMARTER, and TOPSIS methods. This framework is applied to rank marketing areas in 38 provinces in Indonesia based on five criteria, namely, accessibility, market potential, logistics, environmental conditions, and safety. The results show that the MCDM method can increase the effectiveness of marketing strategies. The top three alternative coffee marketing regions are Papua, East Kalimantan, and South Papua, with eigenvalues of 0.0569, 0.0424, and 0.0421. With incomplete data, in some marketing areas, it is a challenge to integrate multiple MCDM methods to have a better ranking that represents the real world of marketing strategy. This study supports the enhancement of the digital economy in the agricultural sector. It provides a meaningful understanding of the application of MCDM in marketing agricultural products, with far-reaching implications for marketing strategies in similar sectors.
PELATIHAN DASAR PEMBUATAN BANNER DAN SERTIFIKAT DENGAN APLIKASI CANVA BAGI SISWA SMA MUHAMMADIYAH 4 JAKARTA Rahman, Ben; Andryana, Septi; Gunaryati, Aris
Jurnal Pengabdian Masyarakat Nasional Vol 4, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Mercu Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22441/pemanas.v4i2.29949

Abstract

Pelatihan ini dirancang untuk meningkatkan keterampilan siswa SMA Muhammadiyah 4 Jakarta dalam menggunakan aplikasi Canva untuk membuat banner dan sertifikat secara mandiri. Canva, sebagai aplikasi desain grafis berbasis online, menawarkan kemudahan akses dan penggunaan bagi para siswa, memungkinkan mereka untuk menghasilkan karya desain yang menarik guna mendukung berbagai kegiatan sekolah, seperti acara resmi, presentasi, atau publikasi internal. Dalam pelatihan ini, siswa diajarkan langkah-langkah dasar dalam pembuatan desain grafis, dengan fokus pada elemen-elemen penting seperti estetika, komposisi warna, tata letak, serta fungsi desain yang relevan untuk kebutuhan sekolah. Selain itu, siswa diberikan panduan praktis tentang cara menggunakan fitur-fitur Canva secara efektif, mulai dari memilih template, menambahkan teks dan gambar, hingga menyusun elemen desain yang harmonis dan fungsional. Dari total 30 peserta yang mengikuti pelatihan, lima desain terbaik dipilih oleh instruktur berdasarkan kriteria seperti kreativitas, kerapihan, dan kesesuaian desain dengan tema yang diberikan. Selain meningkatkan keterampilan teknis, pelatihan ini juga bertujuan untuk mendorong siswa agar lebih percaya diri dalam mengekspresikan kreativitas mereka di bidang desain grafis. Harapannya, siswa dapat menggunakan keterampilan ini untuk mendukung berbagai kegiatan sekolah serta mengembangkan minat mereka dalam dunia desain secara lebih mendalam di masa mendatang.
ALGORITMA MD5 PADA SISTEM INVENTORY DENGAN METODE AGILE A. Yusuf, Ridwan; Andryana, Septi
e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Vol. 12 No. 2 (2023): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/jusiti.v12i2.1434

Abstract

Segala aktivitas dalam era digital 5.0 ini tak lepas dari teknologi komunikasi dan informatika. Dengan bantuan internet, segala sesuatu dapat terhubung secara terus-menerus. Berkat kemajuan pesat teknologi informasi dan penyebaran internet secara global, setiap orang dapat menggunakan internet dan mengakses informasi. Namun, hal ini juga membawa dampak negatif terhadap keamanan data dan privasi, di mana data dan privasi bisa dengan mudah dieksploitasi di dunia maya, terutama bagi perusahaan yang memiliki sistem informasi inventaris yang berisi data barang yang bersifat pribadi dan tidak boleh diakses sembarang orang. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan penerapan keamanan data dan privasi digital. Penelitian ini menggunakan algoritma MD5 untuk mengenkripsi data dan Sistem Peringatan Dini yang bertujuan untuk memberikan peringatan jika stok tersedia mendekati batas minimum yang ada.
Algoritma Md5 Pada Sistem Inventory Dengan Metode Agile A. Yusuf, Ridwan; Andryana, Septi
e-Jurnal JUSITI (Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Vol. 13 No. 1 (2024): e-Jurnal JUSITI
Publisher : Universitas Dipa Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36774/jusiti.v13i1.1558

Abstract

Segala aktivitas dalam era digital 5.0 ini tak lepas dari teknologi komunikasi dan informatika. Dengan bantuan internet, segala sesuatu dapat terhubung secara terus-menerus. Berkat kemajuan pesat teknologi informasi dan penyebaran internet secara global, setiap orang dapat menggunakan internet dan mengakses informasi. Namun, hal ini juga membawa dampak negatif terhadap keamanan data dan privasi, di mana data dan privasi bisa dengan mudah dieksploitasi di dunia maya, terutama bagi perusahaan yang memiliki sistem informasi inventaris yang berisi data barang yang bersifat pribadi dan tidak boleh diakses sembarang orang. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan penerapan keamanan data dan privasi digital. Penelitian ini menggunakan algoritma MD5 untuk mengenkripsi data dan Sistem Peringatan Dini yang bertujuan untuk memberikan peringatan jika stok tersedia mendekati batas minimum yang ada.
Experd System of Obesity Diagnosis Using Backward Chaining Method and Certain Factor Wattimena, Fegie Yoanti; Koibur, Reni; Mamisala, Dion R A; Andryana, Septi
IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI) Vol 1 No 2 (2020): April
Publisher : Pandawan Sejahtera Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34306/itsdi.v1i2.106

Abstract

Obesity is a medical condition in the form of excess body fat that accumulates in such a way as to have a detrimental impact on health, which then decreases life expectancy and or increases health problems. Obesity is now a common health problem in this modern society with a variety of technological discoveries that make people don't need to move a lot to do something, resulting in people living a lifestyle without much Move. Researchers feel the need for an expert system application that can easily diagnose obesity with everyone just by modalizing simple applications on people's smartphones. The expert system that is built will diagnose early obesity disease by method of drawing inferences using backward chaining method and to test the level of belief conclusions using certainity factor method. The system will be able to provide output in the form of obesity diagnosis, explanation, tips and advice on obesity handling solutions. System development Methods using ESDLC (Expert System Development Life Cycle). The system is built on Android.
Co-Authors A. Yusuf, Ridwan Abdul Rahman Wijaya Putra Achmad Benny Mutiara Achmad Riyadi Aditya Pratama Aditya Pratama Adryan Syahputra Agung Sembiring Agus Iskandar Ahmad Fahreza Aji Afani Maldini, Muhamad Akbar Mulia Ardiansyah Alam Supriyadi Albaar Rubhasy Albaar Rubhasy Aldisa, Rima Tamara Aldjawad, Mohamad Alfi Nur Rahmawan Ali, Muhammad Rifqi Alma Bryan Fitri Finika Andani, Angela Nerci Andrianingsih Andrianingsih Angga Pradihta Anugrah Putra, Mandala Aprilia Tika Rahayu Apriliani Wulandari Arif Setyo Pambudi Aris Gunaryat Aris Gunaryati Aris Gunaryati Aris Gunaryati Aris Gunaryati Aris Gunaryati Aris Gunaryati, Aris Avicienna Adhi Narendro Purnomo Azharandi, Nadhif badriawan sukma Bagus Tegar Dwi Irianto Bagus Widiyanto Bayu Setyawan Ben Rahman Ben Rahman Benrahman Bimo Anggoro Seno Bimo Salasa Putra Budi Dwi Kurniawan Caniago, Diana Deny Hidayatullah Deny Hidayatullah Dewantoro, Danang Dhani Farhansyah Diana Caniago Dicky Pradana Abdulrahman Julianto Dwi Yulian Rizki Saputra Era, Defrimont Eri Mardiani Ernastuti Ernastuti Esah Raffliansyah, Alfarizky Farhany, Nadia Muis Fauziah Fauziah Febfiyana Febfiyana Fendy Sulistyo Finika, Alma Bryan Fitri Freddy Artadima Silaban Ghifari Yusuf Abdillah Gio Fandi H Nainggolan Guntur Wicaksono Gusti Karnawan Haris Amanullah Ina Agustina Ira Diana Sholihati Ira Diana Sholihati irfan muttaqim Istiarati Ayustina Anjaswari Janubiya, Tasya Khaerani Jhovie Afriyany Karim, Muhammad Ibrahim Adham Koibur, Reni Krisna Ruliyanto Lukman Medriavin Silalahi M Alwi Saepul Zaman Mahendra, Wahyu Eka Mamisala, Dion R A Maurizka Zahra Devita Mikhael Kristian Misria Attanggo Mochamad Naufal Shofy Mohamad Aldjawad Mohamad Didit Supriyadi Mohammad Iwan Wahyuddin Muhamad Afriyan Kahfi Muhammad Ikbal Muhammad Ikbal Muhammad Iqbal Nasution Muhammad Reza Akbar Muhammad Rifqi Ali Muhammad Taufiq Ismail Mursyid Salim Nadhif Azharandi Nadia Aulia Nadila, Tika Aenun Naif Farhan Naqiyah, Shofy Navita Putri Purwanti Nur Hayati Nur Widya Pratiwi Nur, Ridwan Pramesti Sifa Aisya Nuha Pratiwi, Ridha Prihandoko Prihandoko Puspita, Anna Thasyia Putra, Abdul Rahman Wijaya Putra, Ricky Syah Raffliansyah, Alfarizky Esah Rafli Ramadhan Gunawan RAHAYU, FAJAR Rahman, Ben Rahmat Azyad Samallo Ratih Titi Komala Sari, Ratih Titi Komala Ratih Titi Komalasari Rehan Aria Khalif Resa Wahyu Adi Pujianto Ricky Syah Putra Ridwan Baharudin Ridwan Nur Rifqi Firmansyah Rifqi Zulfikar Rima Tamara Aldisa Rima Tamara Aldisa Rivan Wahyuda Riyadi, Achmad Rizal Maulana Yusuf Effendi Rizki Insani Maulana Ryan maulana Sari Ningsih Selamet Kurniawan Setia Sri Anggraeni Setiawan, Ikbal Danu Setiawan, Muhammad Afif Setiyo Budiyanto Sholihati, Ira Diana Shynta Octavia Sita Widad Muqsithoh Supriyadi, Alam Supriyadi, Mohamad Didit Syahbani Farhan Syahputra, Adryan Teddy Mantoro Teguh Riyono Adi Tika Aenun Nadila Topan Yulianto Ucuk Darusalam Wafiqah Setyawati Wahyuni Wahyu Eka Mahendra Wahyuddin, Mohammad Iwan Wattimena, Fegie Yoanti Winarsih Winarsih Winarsih Winarsih Winarsih Winarsih Yuda Aji Pramukti Yusril Adam Mahendra Yusuf Effendi, Rizal Maulana Zaman, M Alwi Saepul