p-Index From 2021 - 2026
6.703
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Simetris Prosiding SNATIF Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Infotech Journal JUPITER (Jurnal Pendidikan Teknik Elektro) Jurnal Pendidikan Fisika dan Keilmuan (JPFK) Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) DoubleClick : Journal of Computer and Information Technology DIKEMAS (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Diklat Review : Jurnal manajemen pendidikan dan pelatihan Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Administrasi [SEMINASTIKA] bit-Tech Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Generation Journal Jurnal Abdi Insani Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Budimas : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Informa: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Nusantara Science and Technology Proceedings Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Multicience Jurnal Ekonomi TIERS Information Technology Journal Jurnal Ilmiah IT CIDA : Diseminasi Teknologi Informasi Jurnal Teknik Informatika Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi Digital Transformation Technology (Digitech) Proceeding of International Conference Health, Science And Technology (ICOHETECH) Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Pena Dimas: Jurnal Pengabdian Masyarakat SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Nusantara Journal of Computers and its Applications Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering SmartComp
Claim Missing Document
Check
Articles

APLIKASI SISTEM CERDAS UNTUK PREDIKSI ENERGI LISTRIK PEMAKAIAN SENDIRI DI PT INDONESIA POWER SUB UNIT PLTA KABUPATEN WONOGIRI Herliyani Hasanah; Nurmalitasari Nurmalitasari
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 8, No 2 (2017): JURNAL SIMETRIS VOLUME 8 NO 2 TAHUN 2017
Publisher : Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (718.033 KB) | DOI: 10.24176/simet.v8i2.1324

Abstract

Kebutuhan akan energi listrik menjadi kebutuhan primer nasional. Dalam keberlangsungan proses produksi energi listrik pada pembangkitan – pembangkitan diperlukan energi listrik untuk pemakaian sendiri. Dalam penelitian ini dibangun sebuah aplikasi sistem cerdas untuk memprediksi energi listrik pemakaian sendiri di PT Indonesia Power sub unit PLTA Wonogiri. Pada penelitian ini menggunakan 2 kelompok input, yaitu input FIS (Fuzzy Inference System) dan input pada NN (Neuro Fuzzy). Input data  merupakan data produksi harian energi listrik di PLTA Wonogiri selama kurun waktu 2010 – 2016. Variabel data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data produksi listrik untuk pemakaian PLTA Wonogiri adalah energi listrik yang dihasilkan PLTA Wonogiri dengan satuan KwH (f), elevasi muka air waduk dengan satuan meter (a1) dan debit air yang masuk ke turbin dengan satuan /detik (a2).  Output yang diperoleh adalah pusat centroid (m), derajat keanggotaan (mf), bobot (w) dan konsekuen parameter ( c ). Dari hasil pengujian diperoleh keluaran dengan performansi yang optimal pada saat Fuzzy C Means 2 kelas dengan parameter laju pembelajaran 0.4, momentum 0.6 dengan bessar Mean Percentage Error 0.377970875.  Kata kunci:  prediksi, pemakaian sendiri, energi listrik, fuzzy inference system, neuro fuzzy
Aplikasi Mobile Learn English Memanfaatkan Speech Recognition pada Google Voice Arlin Govinda Putra; Herliyani Hasanah; Vihi Atina
Jurnal Ilmiah IT CIDA Vol 2, No 2: Desember 2016
Publisher : STMIK Amikom Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (644.203 KB) | DOI: 10.55635/jic.v2i2.44

Abstract

Unsur-unsur bahasa Inggris yang diajarkan di sekolah dasar, antara lain grammar (tata bahasa), vocabulary (kosa kata), dan pronunciation (pengucapan). Kesulitan yang dihadapi guru adalah guru seringkali kesulitan dalam memandu anak agar mengerti dalam arti bahasa Inggrisnya . Dikarenakan respon dari sebagian anak masih kesulitan dalam hal menghafal vocabulary (kosa kata) dan tidak bisa mengucapkan dan menuliskannya dengan benar. Untuk meningkatkan motivasi siswa untuk belajar kosa kata (vocabulary) diperlukan suatu media pembelajaran interaktif yaitu dengan multimedia yang disajikan dalam mobile android pembelajaran kosa kata (vocabulary) dan pengucapan (pronunciation) bahasa Inggris. Metode pengembangan yang digunakan untuk membangun aplikasi adalah Pengembangan Multimedia yang memiliki 6 tahapan yaitu Konsep, Perancangan, Pengumpulan Materi, Pembuatan, Pengujian, dan Pendistribusian. Didalam aplikasi menyediakan beberapa tema yaitu materi Vocabulary antara lain: Animal, Part Of Body, Family, Fruits And Vegetables, Profession, Public Places, Food And Drinks, dan Object. Disetiap materi Vocabulary terdapat latihan Pronunciation dengan memanfaatkan google voice sebagai pendeteksi suara. Hasil pengujian beta yang dilakukan terhadap 10 sample siswa kelas 3 SD menunjukkan aplikasi yang dibangun sudah sesuai dengan tujuannya yaitu dapat membantu siswa dalam pembelajaran Vocabulary dan Pronunciation bahasa Inggris dan sebagai strategi guru dalam melaksanakan pembelajaran bahasa Inggris.Kata Kunci : Vocabulary, Pronunciation, Bahasa Inggris, Speech Recognition
PERANCANGAN APLIKASI DATA MINING UNTUK MENENTUKAN LOYALITAS CUSTOMER DI PT. NIAGA CITRA AMPLASINDO Herliyani Hasanah; Afu Ichsan Pradana; Bachtiar Estu Saputro
Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Vol 4 No 3 (2018): Desember
Publisher : Politeknik Indonusa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1493.755 KB) | DOI: 10.46808/informa.v4i3.47

Abstract

Dalam dunia bisnis yang penuh persaingan para pelakunya harus selalu memikirkan cara-cara untuk terus bertahan dan jika mungkin mengembangkan skala bisnis. PT.Niaga Citra Amplasindo ( NCA) bergerak di bidang penjualan produk mebel, PT. NCA menjual bahan baku mebel ke pabrik-pabrik yang sudah terjalin kerjasama. Perusahaan dapat mengetahui tingkat loyalitas customer dan customer dengan loyalitas rendah perusahaan melakukan aksi penawaran pada customer tersebut untuk mempertahankan usahanya agar customer tidak sepi. Metode yang digunakan dalam perancangan aplikasi data mining ini dengan algoritma K-mean Clustering. Variabel yang digunakan untuk menghitung algoritma K-mean Clustering yaitu data yang diambil dari jumlah purchase order pada customer tertentu dan banyaknya customer order pada periode tertentu. Pengelompokan cluster berdasarkan data penjualan purchase order yang dibagi menjadi 3 claster yaitu customer / pabrik dengan loyalitas tinggi, sedang dan rendah. Dari variabel-variabel tersebut dibuatlah clustering untuk menentukan loyalitas customer pada PT. Niaga Citra Amplasindo dan dapat dijadikan bahan evaluasi pemilik PT. Naiga Citra Amplasindo unuk lebih memperhatikan customer yang makin lama makin sedikit pemesanannya. Dalam penelitian ini dilakukan melalui beberapa tahap, meliputi : perancangan sistem, perancangan basis data, simulasi dengan Rapid Miner, dan pengujian algoritma dengan perhitungan manual. Berdasarkan simulasi dengan Rapid Miner dan pengujian algoritma dengan perhitungan manual diperoleh hasil yang sama yaitu : loyalitas tinggi 2 anggota, loyalitas sedang 8 anggota, dan loyalitas rendah 22 anggota.
Prediksi Jurusan pada Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) Menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes Herliyani Hasanah; Nugroho Arif Sudibyo; Edy Kurniawan
DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology Vol 4, No 1 (2020): Teknologi Tepat Guna di Era Pandemik Covid 2019
Publisher : Universitas PGRI Madiun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25273/doubleclick.v4i1.6623

Abstract

SNMPTN merupakan salah satu jalur masuk perguruan tinggi negeri yang banyak diminati siswa karena hanya menggunakan parameter nilai raport, prestasi siswa, dan prestasi sekolah. Setiap jurusan mempunyai nilai diterima minimal yang berbeda-beda, besaran kuota yang ditetapkan LTMP 2019 minimal hanya 20% dari daya tampung program studi di setiap perguruan tinggi negeri. Besarnya minat siswa dan kecilnya jumlah kuota tidak sebanding sehingga menyebabkan persaingan diterima pada jalur ini semakin ketat. Namun, masih banyak siswa yang belum mempertimbangkan parameter tersebut saat mendaftar sehingga kemungkinan diterima pada jalur SNMPTN semakin kecil. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem yang dapat memprediksi kemungkinan diterimanya siswa pada jurusan SNMPTN berdasarkan atribut yang sudah ditentukan. Naïve Bayes diterapkan untuk mencari nilai probabilitas terbesar dalam setiap variabel yang ada. Variabel yang digunakan meliputi nilai rata-rata matematika, bahasa indonesia, dan bahasa inggris semester 1 sampai 5 serta prestasi siswa yang dilampirkan saat mendaftar dan prestasi sekolah. Hasilnya dengan naïve bayes mampu menghasilkan akurasi sebesar 83,3%.
PERFORMANSI ALGORITMA NAIVE BAYES DAN NEURAL NET UNTUK PREDIKSI KECOCOKAN PASIEN DENGAN PENGOBATAN IMMUNOTERAPI DAN CRYOTHERAPY Herliyani Hasanah; Nurmalitasari Nurmalitasari; Ahmad Tomi
PROSIDING SEMINASTIKA Vol 3 No 1 (2021): 3rd SEMINASTIKA 2021
Publisher : Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47002/seminastika.v3i1.254

Abstract

Human papillomavirus (HPV) merupakan bagian dari papillomavirus. Infeksi HPV dapat muncul pada kutil kulit dengan berbagai ukuran dan bentuk. Penyakit kutil bisa menjadi kondisi yang parah dan mungkin berhubungan dengan perdarahan lokal. Penyakit kutil umumnya diobati dengan cryotherapy dan immunotherapy. Cryotherapy dan immunotherapy tidak selalu berhasil dan tidak ada pedoman dermatologis resmi yang ada dan dapat digunakan untuk menentukan keberhasilan metode ini pada pasien. Walaupun cryotherapy dan immunotherapy sudah cukup mukhtahir namun masih diperlukan penelitian untuk mengetahui tingkat keberhasilan dengan kondisi dan parameter yang ada.. Penelitian ini bertujuan untuk meneliti efektifitas Algoritma Naive Bayes dan Neural Net untuk memprediksi apakah pasien cocok dengan metode pengobatan immunoterapi dan cryotherapy . Hasil penelitian ini efektifitas menggunakan neural network yang menghasilkan accuracy cukup tinggi 91.3% untuk data cryotherapy dan 82.61% untuk data immunotherapy.
Klasterisasi Startup Digital di Indonesia Berdasarkan Fans Engagement Nurchim Nurchim; Herliyani Hasanah
Jurnal DutaCom Vol 13 No 2 (2017)
Publisher : LPPM Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (343.939 KB)

Abstract

Media sosial telah digunakan oleh perusahaan pemula (startup) untuk menunjukan portofolio kepada konsumen maupun stakeholder serta meningkatkan pendapatan dalam waktu jangka pendek. Sekarang ini, di Indonesia pemanfaatan media sosial tersebut banyak dilakukan khususnya startup digital. Berdasarkan laporan data pada situs www.startuprangking.com, terdapat temuan bahwa keterlibatan penggemar (fans engagement) tidak berbanding lurus dengan jumlah seluruh penggemar. Upaya untuk mengukur fans engagement dapat dilakukan dengan melakukan klasterisasi. Oleh karena itu diperlukan analisis klasterisasi.Tujuan penelitian ini untuk membuat klasterisasi startup digital di Indonesia berdasarkan perilaku fans engagement media sosial dengan pendekatan deskriptif. Pengumpulan data diambil dari www.startuprangking.com pada bulan Agustus 2017 sebanyak 30 data. Selanjutnya, data tersebut dilakukan klasterisasi dengan algoritma k-means yang dibagi menjadi 4 pusat klaster meliputi (1) fanatics, (2) utilitarians, (3) self expressives, dan (4) authentics. Hasil yang didapatkan perilaku fans startup digital di Indonesia yakni 47% bersifat self expressives (rasa suka didasari untuk meningkatkan keuntungan pribadi), 40% authentics (rasa suka yang benar-benar timbul dari hati nurani), 10% utilitarians (suka karena hanya untuk pencitraan) dan 3% fanatics (tulus suka dan minat tanpa adanya motivasi tertentu). Kata kunci: klasterisasi, k-means, startup, digital, Indonesia.
KLASIFIKASI SINYAL ELEKTROKARDIOGRAF (EKG) DENGAN SHORT TIME FOURIER TRANSFORM (STFT) DAN BACKPROPAGATION Herliyani Hasanah
Jurnal DutaCom Vol 9 No 2
Publisher : LPPM Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1018.042 KB)

Abstract

Kondisi atau kelainan jantung manusia dapat diketahui melalui grafik rekaman elektrokardiograf (EKG) berdasarkan criteria – kriteria tertentu. Elektrokardiografi (EKG) merupakan metode yang umum digunakan untuk mengukur kinerja jantung manusia melalui aktivitas elektrik jantung. Pengenalan pola rekaman EKG sangat penting dalam menegakkan keakuratan diagnosa kelainan jantung manusia oleh seorang dokter. Banyaknya pola rekaman EKG merupakan suatu persoalan tersendiri dalam memberikan suatu penafsiran kondisi jantung.Pada penelitian ini dirancang pengenalan pola grafik rekaman EKG menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Backpropagation yang diharapkan sebagai solusi persoalan penafsiran pola rekaman EKG. JST Backpropagation memiliki karakteristik nonadaptif sehingga sesuai diterapkan dalam penafsiran pola rekaman EKG berdasarkan kriterianya yang tidak dapat diadaptasi pola kemiripannya. Untuk proses ekstraksi ciri menggunakan algoritma Short Time Fourier Transform (STFT).Dari hasil penelitian didapatkan hasil ekstraksi ciri dengan STFT untuk 3 kelas data. Untuk sinyal kasus CHF memiliki pola sinyal yang hampir mirip dengan sinyal kasus NSR. Akan tetapi sinyal pada kasus NSR polanya lebih konsisten. Sedangkan untuk kasus AF, seperti pada pola sinyal aslinya maka hasil ekstraksi ciri dengan STFT terlihat puncak QRSnya tidak konsisten. Untuk perancangan klasifikasi diterapkan algoritma Backpropagation metode belajar terbimbing.
Aplikasi Penentuan Kelancaran Kredit Nasabah Dengan Metode C.45 Berbasis Website Fitria Eko Nurjanah; Herliyani Hasanah; Joni Maulindar
Jurnal DutaCom Vol 15 No 2
Publisher : LPPM Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/dutacom.v15i2.2007

Abstract

KSP Purna Manunggal Jaya adalah satu koperasi yang bergerak dalam bidang simpan pinjam dan menawarkan permohonan kredit dengan suku bunga yang rendah. Koperasi tersebut terdapat banyak nasabah tetapi belum bisa menentukan kriteria nasabah yang mengajukan kredit akan macet atau tidak. Koperasi tersebut menerima semua nasabah yang akan mengajukan krdit akibatnya tidak bisa menentukan kriteria nasabah tersebut terjadinya nasabah macet dalam angsuran dan lamanya proses sehingga terjadi penumpukan data. Inti permasalahannya yaitu bagaimana cara menyediakan sistem informasi data mining prediksi penentuan kelancaran kredit nasabah berbasis web. Memberikan solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan membuat aplikasi penentuan kelancaran kredit nasabah dengan metode dessesion tree menggunakan algoritma C45. Metode yang dilakukan dalam pengembangan aplikasi ini adalah menggunakan metode RAD (Rapid Application Development). Sedangkan pembangunannya menggunakan bahasa pemrograman java. Aplikasi ini dibagi menjadi 2 yaitu aplikasi untuk admin dan piminan. Hasil yang akan dicapai dengan dibangunnya aplikasi penentuan kelancaran kredit nasabah berbasis web adalah dapat membantu pegawai dalam menentukan kriteria kelancaran nasabah kredit. Terdapat fitur prediksi nasabah dan hasil.
Aplikasi Online Report Status Gizi Balita Posyandu Mawar Seto Pada Puskesmas Gajahan Surakarta Claudia Swastikawati; Hanifah Permatasari; Herliyani Hasanah
Jurnal DutaCom Vol 14 No 1
Publisher : LPPM Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1006.463 KB) | DOI: 10.47701/dutacom.v14i1.2014

Abstract

Pos Pelayanan Terpadu Mawar Seto Kelurahan Joyosuran saat ini masih menggunakan pencatatan secara manual dan proses pelaporan yang belum terkomputerisasi. Hal tersebut dianggap dapat menghambat proses kinerja pelayanan dan pelaporan, sedangkan data yang dilaporkan harus segera ditindak lajuti. Berapa metode diterapkan di sini. Penulis menggunakan metode pengumpulan data dan metode pengembangan sistem. Metode pengumpulan data menggunakan observasi, wawancara, dan studi pustaka. Sedangkan metode pengembangan sistem menggunakan metode prototype. Hasil dari penelitian ini berupa aplikasi report status gizi balita berbasis android yang dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman Embarcadero Delphi XE 10.2 dan menggunakan database MySQL. Aplikasi ini telah mengimplementasikan algoritma klasifikasi Naive Bayes untuk mengukur status gizi balita
ANALYSIS OF THE ASSET BASED COMMUNITY DEVELOPMENT (ABCD) MODEL FOR ANGKRINGAN 5.0 WIJI LESTARI; HERLIYANI HASANAH; RUDI SUSANTO
INTERNATIONAL JOURNAL OF MULTI SCIENCE Vol. 3 No. 03 (2022): INTERNATIONAL JOURNAL OF MULTISCIENCE - SEPTEMBER - DESEMBER 2022 EDITION
Publisher : CV KULTURA DIGITAL MEDIA

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

Abstract

The study aims to apply the Asset Based Community Development (ABCD) method for the development of angkringan into the angkringan 5.0 model. The method used is to use the stages in ABCD, namely are inculturation, discovery, design, define and reflection. Collecting data using literature study, observation and questionnaires. The results of the ABCD method analysis can provide an illustration that angkringan assets play an important role in business development.
Co-Authors Abi Yudistira, Muhammad Abinaya Awalia Adristi Asyifa, Elga Adi Nugroho, Rezza Adi Putra Wiratama, Ryan Adji Rohman, Bagus Afu Ichsan Pradana Agustina Srirahayu Ahmad Tomi Alamsyah, Bintang Aljundi, Izudin Alvian Andrianto, Rahmad Amilia Ayu Lala Kusumaningtyas An-Najmutsaqib, An-Najmutsaqib Anik Sulistiyanti Anisatul Farida Ardi Lestari, Sofiana Ardian Saputra, Muhammad Ardina Juliani, Novita Arfian Panji Sjifa Arfiyan, Muhammad Ariya Budi Santoso Arlin Govinda Putra Artika Rahmawati, Dinda Arya Kusuma, Aldy Athallah Maulana Faiq, Muhammad Atina, Vihi Atsir, Ega Muhammad Azzahra, Afifah Bachtiar Estu Saputro Bahtiar Rifai, Afin Begti Rizal Nugroho, Nanda Bima Priambada, Garneza Bimantara, Anugrah Buana Perdana, Rendi Burhanudin, Latif Carlos Ximenes, Egidio Chris Hendrato, Jehian Christian Putra Pratama, Michael Claudia Swastikawati Daffa Rizki Putra Noordi Darmaji, Farid Dewi Anggraini, Puspita Dimas Dewanto, Ignatius Divia Putri, Radika Dwi Hartanti Dwi Refa, Arjuna Edy Kurniawan Eka Kurniawan, Geraldi Eko Purwanto Ester Anugrayningtyas Fajar Wahyu Hanafi Farid Darmaji Fathi Zakka, Danang Febriano Dos Santos, Lissandro Fitria Eko Nurjanah Galih, Rhezka Mahendra Hanan Assyauqi, Wildan Handreas Satria, Vieri Ibrahimovic, Ridho Ilham Amani Saiful Haq Ilyas Nurulloh, Muhammad Intan Oktaviani Karininna, AllisyaYunda Kasetyaningsih, Sufia Widi Lestari, Fany Lila Aprilia, Arlinda Marcelina, Indi Marcelino Jonatan Mashar, Muhammad Ali Maulana Firmansyah, Iqsal Maulid Ardiyan, Afrilza Maulindar, Joni Moh Muhtarom Muh Amin Faiz Nur Ridho Muh. Ali Mashar Muhamad Aldiyansyah Muhammad Dion Febrian Tino Muhtarom, Moh Mulindar, Joni Nada Febriani, Nada Naoki Priyanto, Braverindo Nastainu Huda Alriefna, Muhammad Nastiti, Faulinda Eli Nofikasari, Indah Novemy Triyandari Nugroho Nugroho Arif Sudibyo Nurchim Nurchim Nurmalitasari Nurmalitasari Nurmalitasari Nurmalitasari Oktaviani, Intan Pangestu, Arnan Dwi Pasha Alghifary, Haikal Perdana Artania, Ipung Permatasari, Hanifah Pineda Prima Yoga Pipin Widyaningsih Prasetyo, Adi Tri Pratama, Hafiz Primadinata, Dimas Purwanto, Moch. Edy Putri Ristiyani, Asyira Raihan Ardiansyah, Muhammad Rijalul Hakim, Hanan Risandi, Arfika Putri Rizky Fadrilah, Septian Rohmad Mansa, Abel Rudi Susanto Safa Ariesta, Syahada Saktiawan, Galang Saputra Jati, Nugroho Saputro, Khoirul Adi Sarah Raihan, Alexadria Septiano Ozora, Kevin Setya Pradhana, Wahyudi Soenoto, Danudiraja Sri Sumarlinda Sufia Widi K. Sulistyani, Widya Suwandana, Alung Syaiful, Ido Syakuro, Abdan Syiffa Yofika Ailsa, Asy Tegar, Alfiyan Tegar Budi Satria Tino, Muhammad Dion Febrian Tri Djoko Santosa Ulung Septiaji, Dimas valentino, deva Viesta Marbun, Randy Viesta Marbun Wahyu Aji, Jatmika Wahyudi, Risqi Widya Sulistyani Wiji Lestari WIJI LESTARI Wiji Lestari Wijiyanto Wira Hadikusuma, Ananda Yuana Alifya, Alexsa Yusuf Arifin, Burhan Zakharia, Ade Zakiya Nafis, Muhamad Zulfia Zahra, Kerin