p-Index From 2020 - 2025
10.009
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IAES International Journal of Robotics and Automation (IJRA) IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Scientific Journal of Informatics Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Informatika Mulawarman: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer SISFOTENIKA IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Knowledge Engineering and Data Science IT JOURNAL RESEARCH AND DEVELOPMENT JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING JURNAL REKAYASA TEKNOLOGI INFORMASI SINTECH (Science and Information Technology) Journal JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Sebatik ILKOM Jurnal Ilmiah Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi) EXPLORE TELKA - Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol Jurnal SITECH : Sistem Informasi dan Teknologi Building of Informatics, Technology and Science JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Journal of Information Technology and Its Utilization Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS) Jurnal Pengabdian UNDIKMA Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Vivabio : Jurnal Pengabdian Multidisiplin Jurnal PTI (Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi) JP2KG AUD (Jurnal Pendidikan, Pengasuhan, Kesehatan dan Gizi Anak Usia Dini) JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer JAIA - Journal of Artificial Intelligence and Applications EXPLORE Jurnal Bina Komputer JAPI: Jurnal Akses Pengabdian Indonesia Data Sciences Indonesia (DSI) Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering The Indonesian Journal of Computer Science Inovasi Teknologi Masyarakat Jurnal Pengabdian Siliwangi
Claim Missing Document
Check
Articles

SISTEM INFORMASI CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT (CRM) DENGAN PENAMBAHAN FITUR PERAMALAN TINGKAT CUSTOMER COMPLAIN MENGGUNAKAN METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING (STUDI KASUS:PT. SATNETCOM BALIKPAPAN) Puspitasari, Novianti
Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi) Vol 2, No 2 (2017): Vol 2, No 2 (2017): Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Infor
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (154.172 KB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk dapat mengembangkan sistem Customer Relationship Management untuk memudahkan dalam melakukan pendataan customer agar lebih efektif dan efisien serta memberikan penambahan fitur yang mampu  menentukan peramalan tingkat komplain customer. Perancangan dan pembangunan sistem informasi CRM ini berbasis aplikasi web sehingga dapat mempermudah, mempercepat dan mengurangi tingkat kesalahan dalam pengolahan data. Sistem Informasi Customer Relationship Management ini dapat melakukan perhitungan peramalan dalam prediksi tingkat jumlah konsumen yang komplain. Data historis yang dihitung menggunakan metode single exponential smoothing pada periode bulan Januari 2016 – Juni 2016. Pengujian hasil peramalan menggunakan Mean Absolute Percentage Error. Metode peramalan menggunakan single exponential smoothing dengan konstanta α = 0,2 dan pengujian hasil peramalan memiliki tingkat akurasi sebesar 84%-80% dengan nilai error sebesar 16%-20% yang dapat dikategorikan baik.
PENGEMBANGAN APLIKASI GAME SHOOT'EM UP STAR ASSAULT DENGAN GAME MAKER STUDIO Puspitasari, Novianti
Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi) Vol 2, No 1 (2017): Vol 2, No 1 (2017): Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Infor
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (768.306 KB)

Abstract

Video Game memiliki bermacam-macam genre, seperti RPG, Strategi, Fighting, Beat'em Up, Puzzle, dan Shoot'em Up. Genre Game Shoot'em Up masih tetap bertahan seiring zaman, tetapi jarang para gamedeveloper, baik Indie maupun oleh perusahaan besar mengembangkan game ber-genre Shoot'em Up yang begitu populer pada pertengahan 80-an hingga akhir 90-an. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan game Shoot'em Up Star Assault menggunakan Game Maker Studio yang dapat menarik minat bari para pemain yang memainkannya. Metode yang dipakai adalah dengan melakukan pengamatan dan studi pustaka dengan memainkan permainan sejenis seperti Xevious, 1942, dan Flying Shark. Kemudian pengujian dilakukan terhadap game yang telah dibuat dengan memilih para test subject yang ingin mencoba permainan tersebut dan kemudian mengisi angket yeng disediakan. Dari hasil penelitian tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa game ini telah memenuhi tujuan penelitian yaitu untuk membuat game Shoot'em Up "Star Assault" yang menantang dan menarik bagi pemainnya, dan dapat dimainkan sebagai genre alternatif para gamer yang sudah bosan dengan MMORPG.
SISTEM EVALUASI KINERJA ASISTEN LABORATORIUM MENGGUNAKAN METODE K-MEANS Puspitasari, Novianti
Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi) Vol 2, No 2 (2017): Vol 2, No 2 (2017): Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Infor
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (129.916 KB)

Abstract

Universitas Mulawarman Samarinda merupakan salah satu perguruan tinggi negeri yang didalamnya terdapat 14 fakultas dan 12 program studi, didalam sebuah proses pembelajaran fakultas yang terdapat di Universitas Mulawarman tidak hanya menerapkan metode secara teori namun juga praktikum khususnya pada Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi. Laboratorium merupakan tempat yang dilengkapi dengan peralatan dan percobaan belajar mengajar. Namun pada saat ini FKTI belum memiliki informasi mengenai kinerja pengajar asisten laboratorium. maka dari itu diperlukan evaluasi mengajar asisten laboratorium di FKTI sehingga pihak laboratorium dapat mengetahui kinerja asisten laboratorium dengan menggunakan metode KMeans. Metode ini dianggap tepat karena untuk mengelompokkan data berdasarkan titik pusat klaster terdekat dengan data. Dari hasil perhitungan 32 sampel data terdapat 12 asisten berada pada cluster “Sangat Bagus”, 14 asisten berada pada cluster “Bagus” dan 6 asisten berada pada cluster “Kurang Bagus”. Sistem dapat menampilkan hasil evaluasi kinerja asisten kepada pihak laboratorium. Sehingga pihak laboratorium dapat mengetahui kualitas kinerja asisten terhadap proses belajar memgajar. maka hasil tersebut dapat menjadi tolak ukur untuk menjadi lebih baik lagi dalam memberikan pengajaran kepada para Asisten.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENJADWALAN LABORATORIUM FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS MULAWARMAN Bakar, Abu; Widians, Joan Angelina; Puspitasari, Novianti
Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi) Vol 2, No 1 (2017): Vol 2, No 1 (2017): Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Infor
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (690.834 KB)

Abstract

Penjadwalan dapat di-implementasikan dalam berbagai bidang.  Sebab, hampir setiap kegiatan membutuhkan jadwal agar dapat dijalankan dengan baik. Penjadwalan yang buruk dapat  mengganggu  jalannya  sebuah  acara.  Dalam kegiatan praktikum di laboratorium komputer Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi  Informatika  (FKTI)  Universitas  Mulawarman  juga  memiliki  jadwal yang akan diberikan kepada assisten laboratorium selaku pembawa materi dalam praktikum, dan praktikan selaku penerima materi praktikum. Subjek-subjek yang mengikuti praktikum tersebut adalah civitas akademik di FKTI Universitas Mulawarman, sehingga jadwal mata kuliah yang akan diikuti setiap civitas akademik fakultas akan mempengaruhi jadwal praktikum yang akan dilakukan. Praktikum-praktikum dalam jadwal termasuk alternatif dalam Multiple Attribute Decision Making (MADM). Sistem pendukung  keputusan  (SPK)  penjadwalan laboratorium  FKTI  Universitas  Mulawarman  dengan  metode  Simple Additive Weighting (SAW). Peneliti menggunakan enam kriteria sebagai atribut untuk proses pengolahan yaitu ketersediaan asisten laboratorium, ketersediaan praktikan, tahun angkatan asisten laboratorium, tahun angkatan praktikan, jeda waktu asisten laboratorium, jeda waktu praktikan. Penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi desktop yang memberi informasi berupa jadwal praktikum terbaik yang dapat diterima kepada staf laboratorium FKTI. Rekomendasi yang diberikan sistem berdasarkan pada masukan yang diberikan staf program studi berupa jadwal mata kuliah dan data praktikum  kemudian  diproses  denhan  metode  SAW sehingga menghasilkan rekomendasi jadwal praktikum terbaik.
SISTEM PENGELOMPOKAN CURAH HUJAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DI WILAYAH KALIMANTAN TIMUR Hasanah, Nur; Puspitasari, Novianti
Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi) Vol 2, No 2 (2017): Vol 2, No 2 (2017): Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Infor
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (479.367 KB)

Abstract

Wilayah Indonesia merupakan bagian wilayah tropis dengan intensitas curah hujan yang tinggi. Padabeberapa wilayah di Indonesia khususnya wilayah Kalimantan Timur sering muncul suatu fenomena alam yaitu bilasaat musim hujan tiba terjadi limpahan air yang cukup banyak, berdasarkan data tahunan dari BMKG (BadanMeteorologi Klimatologi dan Geofisika) Data curah hujan yang digunakan perlu dilakukan pengelompokkan agardapat memberikan informasi tentang pola curah hujan disuatu wilayah yang diperlukan oleh masyarakat danlembaga-lembaga yang terkait dengan informasi tersebut. Variasi curah hujan yang tinggi belum ditunjang olehsarana observasi yang memadai. Oleh karena itu dibuat sebuah “Sistem Pengelompokan Curah Hujan di WilayahKalimantan Timur mengunakan Metode K-means”. Hasil dari pembuatan sistem pengelompokan curah hujan dapatmemberikan informasi kepada masyarakat tentang curah hujan yang terjadi di Kalimantan Timur.
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PARIWISATA PULAU LOMBOK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Samsumar, Lalu Delsi; Puspitasari, Novianti
Jurnal Explore Vol 8, No 2 (2018)
Publisher : STMIK Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/explore.v8i2.132

Abstract

Sistem Informasi Pariwisata ini dirancang dengan menggunakan pendekatan metode Simple Additive Weighting Method (SAW) dalam menentukan objek wisata yang paling baik untuk dikunjungi. Sistem informasi pariwisata ini menyediakan informasi mengenai pariwisata yang ada di Pulau Lombok dan membantu pengguna menentukan objek wisata yang paling baik untuk dikunjungi berdasarkan tingkat kepentingan masing – masing kriteria yang disediakan. Proses penentuan dilakukan dengan cara memilih kategori wisata yang diinginkan pada form yang telah disediakan kemudian memberikan tingkat kepentingan pada setiap kriteria yang ditawarkan. Selain itu Sistem Informasi Pariwisata ini juga dapat menjadi sarana promosi usaha bagi masyarakat dan UKM yang memiliki usaha di bidang pariwisata. Tujuan penelitian ini adalah untuk merancang sistem informasi pariwisata berbasis web agar memudahkan para wisatawan dan masyarakat dalam mendapatkan informasi mengenai pariwisata di Pulau Lombok. Metode yang digunakan adalah dengan melakukan observasi dan studi literatur, sedangkan untuk perancangan sistem meliputi analisis kebutuhan perangkat lunak, dan perancangan perangkat lunak. Diharapkan dengan adanya Sistem Informasi Pariwisata ini dapat dikembangkan dan digunakan untuk membantu masyarakat dalam mendapatkan informasi mengenai pariwisata yang ada di Pulau Lombok serta mendokumentasikan informasi mengenai pariwisata dan infrastruktur pendukungnya.
ALGORITMA BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM MEMPREDIKSI HARGA KOMODITI TANAMAN KARET Simanungkalit, Julius Rinaldi; Haviluddin, Haviluddin; Pakpahan, Herman Santoso; Puspitasari, Novianti; Wati, Masna
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 12, No 1 (2020)
Publisher : Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Univeristas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1446.527 KB) | DOI: 10.33096/ilkom.v12i1.521.32-38

Abstract

Rubber plantation sector is one of the leading commodities in East Kalimantan Province contributing greatly to non-oil and gas exports. Currently, the price of rubber in the world is increasingly competitive. The aim of this research is to predict the rubber prices as a reference for the government and companies in making policies and preparing work plans. Data of 60 months during the period of 2014-2018 taken from Plantation office of East Kalimantan Province has been analyzed using Backpropagation Neural Network (BPNN) algorithm in predicting rubber prices. Based on the testing results, parameters of the BPNN algorithm with ratio of 4: 1, architectural models 5-10-10-10-1, trainlm learning function, learning rate of 0.5, error tolerance of 0.01, and epoch of 1000 have gained good accuracy with a mean square error (MSE) of 0.00015464. The results showed that the BPNN algorithm can be used as an alternative method in forecasting.
SISTEM MONITORING PENELUSURAN MINAT dan BAKAT MAHASISWA Nurkarima, Iin; Puspitasari, Novianti; Wati, Masna
Jurnal Explore Vol 10, No 2 (2020)
Publisher : STMIK Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35200/explore.v10i2.421

Abstract

Pencapaian mahasiswa dalam mengikuti sebuah event berbanding terbalik dengan banyaknya event yang berlangsung, dikarenakan minimnya informasi event yang diperoleh, sehingga berdampak pada penurunan pencapaian, baik prestasi maupun keaktifan mahasiswa dalam mengikuti event sebagai partisipan. Tidak adanya sistem yang dapat menampung data pencapaian mahasiswa, civitas akademik kesullitan dalam memperoleh dan mendapatkan informasi mengenai hasil pencapaian mahasiswa. Oleh karena itu, pembuatan sistem penelusuran minat dan bakat mahasiswa merupakan solusi dari masalah tersebut. Sistem ini berbasis web dengan menggunakan metode Waterfall. Penelitian ini menggunakan teknik pengumpulan data wawancara, kuisioner, observasi dan studi literatur. Penelitian ini menghasilkan sistem yang mewadahi civitas akademik dalam memperoleh sebuah informasi event baik yang akan dan telah terlaksana, serta memonitoring pencapaian minat dan bakat mahasiswa baik prestasi maupun partisipan berdasarkan jenis kontribusi, tanggal pencapaian, kategori lomba, jenis lomba, tingkat lomba, program studi, angkatan dan jenis kelamin. Hasil penelitian menunjukkan, dari 880 jumlah mahasiswa angkatan 2015-2017 diperoleh 90 mahasiswa yang memiliki pencapaian dengan jumlah 220 data yang terdiri dari kategori prestasi dan partisipan. Pencapaian mahasiswa tersebut diperoleh berdasarkan 80 kegiatan yang telah masuk ke dalam sistem.
Dengue classification method using support vector machines and cross-validation techniques Hamdani Hamdani; Heliza Rahmania Hatta; Novianti Puspitasari; Anindita Septiarini; Henderi Henderi
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 11, No 3: September 2022
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v11.i3.pp1119-1129

Abstract

Dengue is a dangerous disease that can lead to death if the diagnosis and treatment are inappropriate. The common symptoms that occur, including headache, muscle aches, fever, and rash. Dengue is a disease that causes endemics in several countries in South Asia and Southeast Asia. There are three varieties of dengue, such as dengue fever (DF), dengue hemorrhagic fever (DHF), and dengue shock syndrome (DSS). This disease can currently be classified using a machine learning approach with the input data being the dengue symptoms. This study aims to classify dengue types consisting of three classes: DF, DHF, and DSS using five classification methods including C.45, decision tree (DT), k-nearest neighbor (KNN), random forest (RF), and support vector machine (SVM). The dataset used consists of 21 attributes, which are the dengue symptoms. It was collected from 110 patients. The evaluation method was conducted using cross-validation with k-folds of 3, 5, and 10. The dengue classification method was evaluated using three parameters: precision, recall, and accuracy, which were most optimally achieved. The most optimal evaluation results were obtained using SVM with k-fold 3 and 10 with precision, recall, and accuracy values reaching 99.1%, 99.1%, and 99.1%, respectively.
Implementasi Metode K-Means Untuk Pengelompokkan Rekomendasi Tugas Akhir Haviluddin Haviluddin; Suryani Junita Patandianan; Gubtha Mahendra Putra; Novianti Puspitasari; Herman Santoso Pakpahan
Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Vol 16, No 1 (2021): Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer
Publisher : Mulawarman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jim.v16i1.5182

Abstract

Tugas akhir (TA) merupakan salah satu syarat dalam penyelesaian jenjang pendidikan formal di suatu perguruan tinggi. Namun, kebanyakan mahasiswa mengalami kesulitan dalam menentukan area penelitian sehingga TA yang diambil kurang atau tidak sesuai dengan kemampuan mereka. Penelitian ini bertujuan untuk merekomendasikan area penelitian TA bagi mahasiswa berdasarkan data nilai A, B dan C pada 10 Mata Kuliah Wajib (MKW) yang diperoleh selama 6 semester untuk angkatan 2015, 2016, 2017 dan 2018 pada mahasiswa Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mulawarman. Analisa pengelompokkan menggunakan metode K-Means. Berdasarkan percobaan, pengelompokkan area penelitian TA dilakukan dengan 3 cluster (C), yaitu C1 adalah sedikit, beranggotakan 1 MKW; C2 adalah sedang, beranggotakan 6 MKW; dan C3 adalah banyak, beranggotakan 3 MKW telah diperoleh. Pengujian akurasi cluster menggunakan metode Sum of Squared Errors (SSE) sebesar 0.6566 dan metode Silhouette Coefficient (SC) sebesar 5.8329 telah didapatkan. Hal ini menunjukkan bahwa nilai MKW juga memiliki pengaruh dalam menentukan TA.
Co-Authors Abu Bakar Adelowys Sinaga Adhistya Erna Permanasari Adnan, Fahrizal Afifah, Dinda Nur AHMAD ANSYORI Ahmad Suryadi, Ahmad Ahmad Wahbi Fadillah Ajay, Muhammad Aji Ayu Muvita Putri Alameka, Faza Alameka, Faza Alfajriani Alfajriani Alfredo Sinaga Ali Sholihin Alif Rifa’i Almasari Aksenta Alvito Gabbriel Saputra Ambari, Nasser Andre Ardin Maulana Anindita Septiarini, Anindita Anton Prafanto Arinda Mulawardani Kustiawan Asdar Zulkiawan Awang Harsa Kridalaksana Brins Leonard Pailan Budiman, Edy Diana, Rita Didit Suprihanto, Didit Eka Priyatna, Surya Ery Burhandenny, Aji Fahrul Agus Fairil Anwar Fajar Fatimah Farisha Rizky Amalia Fathia Nuq Qamarina Fauzan, Ahmad Nur Fayza Virdana Addiza Faza Alameka Faza Alameka Fazma Urmila Jannah Helmi Puadi Firdaus, Muhammad Firdaus, Muhammad Bambang Fornia, Daviana Dwitasari Enka Frans Karta Sayoga Sitohang Fuad, Natalie Gerda, Misselina Madya Gubtha Mahendra Putra Gunawan, Ayu Lestari Gunawan, Santika Haeruddin, Haeruddin Hairah, Ummul Hairah, Ummul Hakim, Muhammad Irvan Hamdani Hamdani Hamdani Hamdani Hanif, Ahmad Luthfi Hanung Adi Nugroho Hatta, Heliza Rahmania Haviluddin Haviluddin Haviuddin, Haviluddin Heliza Hatta Heliza Rahmania Hatta, Heliza Rahmania Helmi Puadi, Fazma Urmila Jannah Hemelia, Junita Henderi . Heni Sulastri Hidayat, Ahmad Nur Hijratul Aini Iin Nurkarima Indah Wulan Lestari Irfan, Aliya Islamiyah Islamiyah Joan Angelina Widians, Joan Angelina Julius Rinaldi Simanungkalit Kalista, Nazwa Nur Maulida Qintani Kamara, Rahmat Kamila, Vina Zahrotun Kurniati, Wendy Kurniawan, Tri Basuki Lalu Delsi Samsumar, M.Eng. Laraswati, Sherina Latifa Gorriana Gusmaningrum Lempas, Gidion M. Rizky Nilzamyahya Maharani, Agustina Dwi Mahendra, Dicky Alvian Masa, Amin Padmo Azam Masna Wati Mega Yoalifa Mewengkang, Alfrina Muhammad Abdillah Muhammad Dzacky Muhammad Firdaus Mulia, Amalia Budiana Nataniel Dengen Noval Bayu Setiawan Nur Hasanah Nurhidayat, Rifki Nurkarima, Iin Nursari, Ayla Nurul Kusuma Dewi, Nurul Kusuma Olivia Octavia Pakpahan, Herman Santoso Paripurna, Rian Bintang Pasorong, Hillary Bella Patricia Chandra Pebianoor, Pebianoor Prafanto, Anton Pramudya, Pranata Eka Pratama, Fhanji Wilis Pusparini, Faradilla Rahayu, Ervina Rahayu, Rizqi Widya Raihanfitri Adi Kalipaksi Ramadhaniaty, Dinda Rayner Alfred Reza Nur Muhammad Rezky, Muhammad Rima Yustika Hasnida Rizky Pratama Putra Rondongalo Rismawati Rosita, Aliffia Rosmasari Rosmasari Rosmasari Rosmasari Rosmasari Rosmasari, Rosmasari Rosmasari, Rosmasari Saipul, Saipul Sandyanegara, Aryasena Bela Sarira, Brayen Tisra Septiani, Reni D. Septirini, Anindita Setyadi, Hario Jati Sihombing, Yobel Fernanda Simanungkalit, Julius Rinaldi Stefanie Stefanie Sugandi Sugandi Sulastri, Heni Sumaini Sumaini Suryani Junita Patandianan Syachmiral, Zidane Althaariq Syarah, May Siti Taruk, Medi Tejawati, Andi Tjikoa, Ade Fiqri Vicky Pranandika Wijaksana Wahyudi, Moh Ikhwan Waksito, Alan Zulfikar Wati, Masna Wibisono, Bramantyo Ardi Harimurti Widians, Joan Angelina Wijaya, Zhienka Putri Willyardo Tampubolon Wintin, Chintia Liu Yasmin, Annisa Yuyun Nabilawati Rumbia zahra salsabila Zainal Arifin Zali, Wahyu Noor