Article Per Year (5 Year)
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
Puspitasari, Novianti
Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mulawarman
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 80 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 80 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PARIWISATA PULAU LOMBOK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Lalu Delsi Samsumar; Novianti Puspitasari
Jurnal Explore Vol 8, No 2 (2018)
Publisher : Universitas Teknologi Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (443.532 KB) | 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.
Peramalan Pelayanan Service Mobil (After-Sale) Menggunakan Backpropagation Neural Network (BPNN) Novianti Puspitasari; Haviluddin; Arinda Mulawardani Kustiawan; Hario Jati Setyadi; Gubtha Mahendra Putra
JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Vol. 6 No. 3 (2021): September 2021
Publisher : UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (479.913 KB) | DOI: 10.14421/jiska.2021.6.3.149-160

Abstract

The automotive industry in Indonesia, primarily cars, is getting more and more varied. Along with increasing the number of vehicles, Brand Holder Sole Agents (ATPM) compete to provide after-sale services (mobile service). However, the company has difficulty knowing the rate of growth in the number of mobile services handled, thus causing losses that impact sources of income. Therefore, we need a standard method in determining the forecasting of the number of car services in the following year. This study implements the Backpropagation Neural Network (BPNN) method in forecasting car service services (after-sale) and Mean Square Error (MSE) for the process of testing the accuracy of the forecasting results formed. The data used in this study is car service data (after-sale) for the last five years. The results show that the best architecture for forecasting after-sales services using BPNN is the 5-10-5-1 architectural model with a learning rate of 0.2 and the learning function of trainlm and MSE of 0.00045581. This proves that the BPNN method can predict mobile service (after-sale) services with good forecasting accuracy values.
Pemanfaatan Lahan Sempit Untuk Budidaya Tanaman Obat Keluarga di Kelurahan Sempaja Timur Kota Samarinda Novianti Puspitasari
VIVABIO: Jurnal Pengabdian Multidisiplin Vol. 4 No. 3 (2022): VIVABIO: Jurnal Pengabdian Multidisiplin
Publisher : Sam Ratulangi University

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

Abstract

Pemanasan global akibat efek rumah kaca dapat mempengaruhi kesehatan karena dapat menimbulkan berbagai macam penyakit. Pembuatan tanaman obat keluarga (TOGA) sangat tepat dilakukan untuk mencegah terjadinya perubahan iklim dan pemanasan global akibat efek rumah kaca. Hal tersebut karena tanaman obat memiliki kandungan atau zat aktif yang berfungsi untuk mencegah dan mengobati penyakit, baik itu penyakit yang disebabkan oleh cuaca maupun penyakit lainnya. Namun, proses budidaya TOGA terhambat karena menurut masyarakat hal tersebut membutuhkan lahan yang besar. Daerah perkotaan seperti di Kota Samarinda tergolong memiliki lahan yang relatif kecil untuk pelestarian lingkungan, tetapi daerah pekarangan rumah yang sempit sebenarnya masih dapat dimanfaatkan sebagai sarana budidaya tanaman pribadi khususnya TOGA. Program pengabdian masyarakat di Kelurahan Sempaja Timur merupakan program yang terkait tentang sistem budidaya tanaman dalam memanfaatkan lahan sempit untuk mendorong minat masyarakat dalam melestarikan lingkungan di area sekitar tempat tinggalnya. Metode yang digunakan pada kegiatan ini adalah membuat rumah TOGA di wilayah Sempaja Timur bersama warga masyarakat dengan memanfaatkan beberapa limbah anorganik seperti ban bekas dan botol yang dijadikan media tanam TOGA. Pembuatan rumah TOGA merupakan program kerja kolaborasi dengan ketua wilayah RT dalam memenuhi persyaratan perlombaan Kampung Salai atau Sampah Bernilai yang akan diadakan di bulan November tahun 2022. Hasil kegiatan ini bersifat berkelanjutan dan memberikan kontribusi kepada masyarakat untuk menjaga kesehatan melalui tanaman herbal atau obat.
Model Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Menganalisis Kinerja Akademik Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Mulawarman Masna Wati; Novianti Puspitasari; Adelowys Sinaga
Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI) Vol 6, No 2 (2022): Jurnal Rekayasa Teknologi Informasi (JURTI)
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jurti.v6i2.1637

Abstract

Analisa kinerja akademik pada Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (FKTI), Universitas Mulawarman sangat diperlukan. Analisa kinerja ini bertujuan untuk mengantisipasi drop out (DO) mahasiswa. Dalam penelitian ini, algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) telah digunakan untuk menganalisa data akademik mahasiswa tiga angkatan (2012-2014) sebanyak 158 Data. Adapun alat bantu analisa menggunakan software Microsoft Excel dan Rapid Miner. Sebanyak 8 variabel terdiri dari Jenis Kelamin, Umur, IP Semester 1, IP Semester 2, IP Semester 3, IP Semester 4, IPK Hingga Semester 4 dan SKS, serta memiliki label predikat kelulusan Cepat, Tepat Waktu dan Terlambat.  Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa Ratio terbaik yang ditandai dengan pola dasar 70:30 dengan 112 data training dan 46 data testing mendapatkan nilai akurasi 76,09%, precision 45,57%, recall 43,30%, specificity 78,87%, dan error rate 23,91%. Sehingga dapat diketahui bahwa kinerja akademik mahasiswa dengan IP Semester 2 menjadi faktor yang paling berpengaruh.
Fuzzy Tsukamoto untuk Memprediksi Estimasi Persediaan Darah NOVIANTI PUSPITASARI; ANTON PRAFANTO; AHMAD ANSYORI; MASNA WATI; ANINDITA SEPTIARINI
MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal Vol 7, No 2 (2022): MIND Journal
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/mindjournal.v7i2.188-203

Abstract

ABSTRAKUnit Transfusi Darah (UTD) Palang Merah Indonesia (PMI) selama ini kesulitan menyediakan jumlah kantong darah yang sesuai dengan permintaan rumah sakit karena jumlah permintaan darah lebih tinggi daripada ketersediaan darah. Kondisi persediaan darah yang tidak selalu tersedia sesuai dengan jumlah permintaan darah menjadi masalah serius bagi UTD PMI dalam pengelolaan ketersediaan darah. Oleh karena itu UTD harus mengetahui persediaan darah dalam satu tahun ke depan. Informasi tentang persediaan darah dimasa yang akan datang dapat dilakukan menggunakan Fuzzy Tsukamoto. Fuzzy Tsukamoto memprediksi estimasi persediaan darah menggunakan data penerimaan dan permintaan darah dari Golongan A+, O+, B+ dan AB+. Berdasarkan hasil perhitungan akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) didapatkan nilai akurasi rata-rata untuk prediksi estimasi persediaan darah berada dibawah 10%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa prediksi persediaan darah menggunakan Fuzzy Tsukamoto memiliki nilai kepercayaan yang sangat baik karena kurang dari 20% berdasarkan ketentuan MAPE.Kata kunci: darah, Fuzzy Tsukamoto, prediksi, MAPE, persediaanABSTRACTThe Indonesian Red Cross Blood (PMI) of Transfusion Unit (UTD) has had difficulty providing the number of blood bags by the hospital's request because the number of requests for blood is higher than the availability of blood. The condition of blood supply that is not always available following the blood demand is a severe problem for UTD PMI in managing blood availability. Therefore the Blood Transfusion Unit must know the blood supply for the next year. Future blood supply information can be done using the Fuzzy Tsukamoto method. Fuzzy Tsukamoto predicts the estimation of blood supply using data on receipts and requests for blood from Groups A+, O+, B+ and AB+. Based on the results of the calculation of accuracy using Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the average accuracy value for predicting the estimated blood supply is below 10%. These results indicate that the prediction of blood supply using Fuzzy Tsukamoto has an excellent confidence value because it is less than 20% based on the MAPE.Keywords: blood, Fuzzy Tsukamoto, prediction, MAPE, stock
Analisa Kebutuhan Tenaga Kesehatan Menggunakan Algoritma K-Means Brins Leonard Pailan; Haviluddin Haviluddin; Masna Wati; Novianti Puspitasari; Edy Budiman
Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 3, No 1 (2021): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jsakti.v3i1.4406

Abstract

Penempatan tenaga kesehatan yang bersesuaian keahlian pada Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas) sangat diperlukan namun belum merata terdistribusi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa tenaga kesehatan yang sesuai bidang keahliannya untuk ditempatkan pada setiap Puskesmas di Provinsi Kalimantan Timur. Tenaga kesehatan yang bersesuaian keahlian dianalisa untuk ditempatkan pada 179 Puskesmas di kawasan perkotaan, kawasan pedesaan, dan kawasan terpencil/sangat terpencil dengan menggunakan algoritma cerdas yaitu algoritma K-Means. Berdasarkan percobaan, Puskesmas terbagai ke dalam 4 kelompok terdiri dari kelompok 1 sebanyak 82 Puskesmas kawasan pedesaan dengan fasilitas non rawat inap; kelompok 2 sebanyak 23 Puskesmas kawasan perkotaan dengan fasilitas non rawat inap; kelompok 3 sebanyak 59 Puskesmas kawasan pedesaan dengan fasilitas rawat inap; dan kelompok 4 sebanyak 15 Puskesmas kawasan perkotaan dengan fasilitas rawat inap. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa Puskesmas kelompok 1 masih kekurangan tenaga kesehatan dokter gigi dan ahli gizi; Puskesmas kelompok 2 masih kekurangan tenaga kesehatan farmasi; Puskesmas kelompok 3 masih kekurangan tenaga kesehatan ahli gizi; dan Puskesmas kelompok 4 sudah memenuhi standar minimal tenaga kesehatan. Hal ini menunjukkan bahwa pengelompokkan Puskesmas tersebut dapat dijadikan acuan dalam mengambil kebijakan yang diharapkan dapat menjawab permasalahan distribusi penempatan tenaga kesehatan yang tidak merata di Provinsi Kalimantan Timur.
Analisa Mutu Sekolah Pada Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Algoritma K-Means Mega Yoalifa; Haviluddin Haviluddin; Masna Wati; Novianti Puspitasari; Ummul Hairah
Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi Vol 3, No 2 (2021): Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi
Publisher : Universitas Mulawarman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30872/jsakti.v3i2.4407

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan Sekolah Menengah Atas (SMA) berdasarkan Standar Mutu Pendidikan (SNP) sehingga memiliki kategori Standar Tinggi (C1), Standar Sedang (C2), dan Standar Rendah (C3) di Daerah Kutai Barat dan Kutai Kartanegara, Provinsi Kalimantan Timur. Metode analisa telah menggunakan algoritma K-Means dengan tiga metode perhitungan jarak yaitu Euclidean Distance, Manhattan Distance, dan Minkowski Distance. Berdasarkan hasil percobaan dengan Euclidean Distance dan Minkowski Distance terdapat 9 sekolah dengan perhitungan akurasi sum of square error (SSE) sebesar 42.6793 dalam kategori berstandar tinggi (C1), 48 sekolah dengan akurasi perhitungan SSE sebesar 26.6885 berkategori standar sedang (C2), dan 3 sekolah dengan akurasi perhitungan SSE sebesar 52.6727 berkategori standar rendah (C3). Hasil penelitian ini diharapkan menjadi rekomendasi dalam memberikan program kerja peningkatan mutu dan kualitas SMA oleh pihak-pihak terkait seperti Dinas Pendidikan dan Kebudayaan (Dikbud).
Pengolahan Data Demografi Penduduk Menggunakan Microsoft Excel di Kelurahan Sempaja Timur, Kota Samarinda Novianti Puspitasari; Frans Karta Sayoga Sitohang
JAPI (Jurnal Akses Pengabdian Indonesia) Vol 7, No 3 (2022)
Publisher : Universitas Tribhuwana Tunggadewi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33366/japi.v7i3.3774

Abstract

Pengelolaan data demografi penduduk disuatu wilayah merupakan hal yang sangat penting untuk memberikan informasi terkait keadaan maupun kondisi dari penduduk tersebut. Namun, dibeberapa wilayah data demografi penduduk masih belum tersedia karena kurangnya pengetahuan petugas dan masyarakat terkait pentingnya data demografi penduduk. Salah satu wilayah yang belum memiliki data demografi penduduk adalah wilayah RT. 32 Kecamatan Samarinda Utara, Kelurahan Sempaja Timur, Kota Samarinda. Data demografi yang belum tersedia di wilayah ini membuat kepala desa atau ketua Rukun Tetangga (RT) sangat kesulitan dalam mengetahui kondisi warga didaerah tersebut. Selain itu, akurasi terkait data kependudukan di RT.32 masih kurang padahal data terkini sangat dibutuhkan sebagai salah satu cara memperlancar segala urusan demi kemajuan di suatu tempat tinggal maupun individu. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk mendata penduduk dan menyajikan data demografi penduduk menggunakan Microsoft Excel. Data kependudukan diperoleh dengan cara melakukan sensus penduduk kepada masyarakat di RT. 32. secara door to door. Sensus penduduk di tingkat RT ini dilakukan secara door to door dengan harapan data tersebut adalah data sebenarnya (real) yang sesuai kondisi penduduk tersebut. Pada saat sensus penduduk, masyarakat diberikan penyuluhan tentang pentingnya melakukan pembaharuan data kependudukan. Hasil yang dicapai pada pelaksanaan kegiatan pengabdian ini adalah perangkat desa memiliki data kependudukan yang lebih akurat serta menunjang pemahaman. Lebih lanjut, kegiatan ini dapat menambah pengetahuan aparat desa dalam mengelola statistik demografi penduduk sehingga meningkatkan kualitas pengelolaan dan penataan data kependudukan yang dapat digunakan untuk pembangunan dan mempermudah pelayanan terhadap masyarakat desa.
K-Means for Clustering of Dengue Fever Prone Areas Novianti Puspitasari; Andre Ardin Maulana; Rosmasari Rosmasari; Faza Alameka
SISFOTENIKA Vol 13, No 1 (2023): SISFOTENIKA
Publisher : STMIK PONTIANAK

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30700/jst.v13i1.1337

Abstract

The number of dengue fever sufferers has increased at a reasonably high level. The high number of cases of dengue fever is sometimes different from the availability of information owned by the department or local government about the areas where dengue fever is spread. Therefore, clustering areas prone to dengue fever needs to be carried out to provide information for interested parties so that the government can take appropriate handling measures based on the level of its spread. The clustering algorithm used is K-Means. The calculation methods used are Euclidean Distance, Manhattan Distance and Minkowski Distance. Accuracy calculations of the three distance methods are carried out using the Sum of Squared Error (SSE) to determine the ideal distance calculation. In addition, SSE is also used to see the optimal number of clusters. Based on data on the number of cases of dengue fever in Samarinda City for five years from various regions, the results show that cluster C1 is a high vulnerability level, C2 is a medium vulnerability level, and C3 is a low vulnerability level. Furthermore, three clusters are the ideal number for clustering because it has a smaller SSE value. The perfect distance measurement method is the Minkowski Distance because the Minkowski Distance SSE difference is the lowest among the other distance methods, which is 13.0803.
COMPARISON OF K-NEAREST NEIGHBOR AND NAIVE BAYES METHODS FOR CLASSIFICATION OF NEWS CONTENT Andi Tejawati; Anindita Septiarini; Rondongalo Rismawati; Novianti Puspitasari
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 4 No. 2 (2023): JUTIF Volume 4, Number 2, April 2023
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2023.4.2.676

Abstract

With the development of technology, news reading via the internet or digital tends to increase. In addition, there are about 300 to 400 news articles in one month and many categories of news articles in a web portal. It makes the editor's performance more and more because an editor must be able to edit articles from various channels and at the same time have to categorize articles one by one manually into several specified categories. This study aims to compare the K-Nearest Neighbor (KNN) and Naive Bayes methods to classify news content in order to obtain the best method. The data used in this study are news articles from the web portal kaltimtoday.co from January 2022 to March 2022. Therefore 576 data are obtained. The results showed that the application of the KNN and Naive Bayes methods could be used to classify news content. The KNN method is able to produce a higher accuracy value than Naïve Bayes, reaching 86% and 51% with test data of 100 news articles.
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