Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
16.218
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding SNATIF Infotech Journal PROCEEDING IC-ITECHS 2014 JITEK (Jurnal Ilmiah Teknosains) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) Indonesian Journal of Applied Informatics Jurnal Teras Kesehatan JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Jurnal Teknologi Terpadu Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research Jurnal ICT : Information Communication & Technology Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Generation Journal JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Jurnal Informa: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) Journal of Advanced in Information and Industrial Technology (JAIIT) Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Madaniya Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi Infotech: Journal of Technology Information SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) IJISTECH Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia DEVICE International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Jurnal Dinamika Informatika (JDI) Jurnal Teknik Informatika Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi Mafaza : Jurnal Pengabdian Masyarakat STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer Proceeding of International Conference Health, Science And Technology (ICOHETECH) Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Innovative: Journal Of Social Science Research Journal of Software Engineering and Information System (SEIS) Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering SmartComp RESLAJ: Religion Education Social Laa Roiba Journal Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) International Journal of Community Service Implementation
Maulindar, Joni
Universitas Duta Bangsa Duta Surakarta
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 141 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 141 Documents
Search

 11   12   13   14   15 
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PEMINATAN SISWA SMA NEGERI 1 BANYUDONO Nurfadilah, Nurfadilah; Susanto, Rudi; Maulindar, Joni
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 3 (2025): EDISI 25
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i3.5857

Abstract

Penentuan peminatan siswa di tingkat SMA merupakan aspek penting dalam menunjang proses pembelajaran yang sesuai dengan potensi dan minat siswa. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan algoritma Naive Bayes tipe CategoricalNB untuk memprediksi peminatan siswa di SMA Negeri 1 Banyudono berdasarkan nilai beberapa mata pelajaran. Tiga paket peminatan yang digunakan yaitu: Paket 1 (Matematika Lanjut, Fisika, Kimia, Biologi, PKWU), Paket 2 (Geografi, Ekonomi, Kimia, Informatika, PKWU), dan Paket 3 (Geografi, Ekonomi, Sosiologi, PKWU). Data nilai dikonversi menjadi kategori A (?90), B (80–89), C (70–79), dan D (<70), lalu diproses melalui encoding dan dibagi menjadi data latih dan uji dengan skema 70:30 dan 80:20. Pengembangan sistem menggunakan model SDLC Waterfall. Hasil pengujian menunjukkan akurasi sebesar 84% pada skema 70:30 dan 82% pada skema 80:20, dengan precision, recall, dan F1-score yang cukup stabil. Sistem ini diimplementasikan dalam dashboard berbasis Streamlit untuk memudahkan siswa melakukan prediksi dan pihak sekolah melakukan pemantauan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes cukup efektif dalam mengklasifikasikan peminatan siswa jika data telah diproses dengan tepat dan sistem didukung antarmuka yang ramah pengguna.
Implementasi Algoritma Random Forest untuk Prediksi Permintaan dan Optimasi Stok pada Sistem Manajemen Inventori Layanan Pengiriman Makanan Ichwani, Achmad; Irawan, Egie; Wahyu Aji Saputro, Lintang; Putra Pradana, Gibrand; Maulindar, Joni
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/e99md674

Abstract

Industri pengiriman makanan menghadapi tantangan besar dalam pengelolaan inventori akibat sifat produk yang mudah rusak dan fluktuasi permintaan yang tinggi. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi permintaan dan optimasi stok berbasis algoritma Random Forest, menggunakan metode CRISP-DM dengan data historis dari Kaggle dan implementasi sistem web berbasis Python Flask. Hasil penelitian menunjukkan Random Forest memiliki kinerja terbaik dibandingkan Decision Tree dan Linear Regression, dengan skor MSE 109.570,40, RMSE 331,01, dan R² sebesar 0,26. Skor R² ini secara spesifik mengindikasikan bahwa model hanya mampu menjelaskan 26% dari variabilitas data permintaan. Performa yang terbatas ini utamanya disebabkan oleh ketiadaan variabel eksternal yang krusial seperti data cuaca atau hari libur nasional dalam dataset yang digunakan, yang diketahui sangat mempengaruhi dinamika pasar.Meskipun demikian, model ini berhasil membuktikan keunggulan Random Forest dalam menangani hubungan non-linier dan dapat mendukung estimasi kebutuhan stok mingguan melalui sistem manajemen inventori yang fungsional. Visualisasi seperti grafik feature importance dan heatmap korelasi juga diimplementasikan untuk membantu pemahaman pola data serta pengambilan keputusan. Penelitian ini menegaskan potensi besar machine learning sebagai fondasi sistem prediksi di rantai pasok makanan, dengan rekomendasi utama untuk pengembangan selanjutnya adalah memperkaya dataset dengan variabel eksternal guna meningkatkan akurasi model secara signifikan.
Klasifikasi Absensi Pegawai Kantor Pusat Universitas Sebelas Maret Menggunakan Naive Bayes Untuk Optimalisasi Sistem Penggajian Nailurrizqi, Adistya; Maulindar, Joni; Dwi Irawan, Ridwan
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/dthkdn20

Abstract

Sistem absensi pegawai sebagai komponen kritis dalam manajemen SDM di lingkungan pendidikan seperti Universitas Sebelas Maret masih menghadapi tantangan berupa ketidakefektifan sistem manual berbasis Excel yang rentan terhadap kesalahan input, manipulasi data, dan keterlambatan rekapitulasi. Penelitian ini mengembangkan solusi berbasis algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan tingkat kedisiplinan pegawai (disiplin, toleransi, tidak disiplin) melalui tahapan pengumpulan data, verifikasi, validasi, dan integrasi dengan sistem penggajian. Algoritma Naïve Bayes dipilih karena keunggulannya dalam klasifikasi probabilistik yang cepat dan akurat. Implementasi sistem ini didukung oleh teori manajemen absensi, penggajian terkomputerisasi, dan efektivitas Naïve Bayes, yang secara signifikan meningkatkan akurasi, kecepatan, dan objektivitas pengelolaan absensi. Temuan penelitian menunjukkan pembagian kategori proporsional: Disiplin (0-26.7%), Toleransi (26.8-53.5%), dan Tidak Disiplin (53.6-81%). Sistem ini tidak hanya mengotomatisasi proses absensi tetapi juga memperkuat transparansi dan keadilan kebijakan SDM, sekaligus merekomendasikan integrasi variabel kinerja dan pengembangan fitur real-time untuk penelitian selanjutnya.
Penerapan Algoritma Regresi Random Forest Untuk Prediksi Produksi Jagung Menggunakan Data Statistik Sistem Pertanian Cerdas Smart City Bagus Prakoso, Ahmad; Anugrah Putra, Muhammad; Hanif Hilmi, Muhammad; Yoma Patria Risky, Satya; Maulindar, Joni
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/19h5ny78

Abstract

Produksi jagung di Indonesia masih dihadapkan pada berbagai permasalahan seperti ketidakstabilan hasil panen serta kurangnya data prediktif yang mendukung pengambilan keputusan berbasis informasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi produksi jagung yang akurat menggunakan algoritma Random Forest Regression berbasis data statistik pertanian. Metode yang digunakan bersifat kuantitatif dengan memanfaatkan data luas panen dan produktivitas jagung dari 38 provinsi di Indonesia tahun 2024, yang dianalisis menggunakan Python dan pustaka machine learning. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mampu menjelaskan 98% variasi produksi jagung, dengan nilai R² sebesar 0,98 pada data uji. Nilai Mean Squared Error (MSE) dan Mean Absolute Error (MAE) yang rendah menandakan tingkat akurasi yang tinggi. Visualisasi hasil prediksi menunjukkan bahwa nilai-nilai prediksi sangat mendekati nilai aktual. Fitur luas panen memiliki kontribusi paling besar dalam prediksi, diikuti oleh produktivitas. Model disimpan dalam format .pkl dan diintegrasikan ke dalam aplikasi web untuk memudahkan penggunaannya oleh petani maupun dinas pertanian. Penelitian ini mendukung penerapan pertanian cerdas dalam konsep Smart City serta dapat digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan berbasis data.
Analisis Sentimen Pada Ulasan Tempat Wisata Desa Ponggok Menggunakan Natural Language Processing Berlian Agustina, Anggun; Permatasari, Hanifah; Maulindar, Joni
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/s9qesx65

Abstract

Ulasan pengunjung di platform digital telah menjadi faktor krusial yang mempengaruhi reputasi destinasi wisata seperti Desa Ponggok. Namun, volume data ulasan yang masif dan bersifat informal menyulitkan analisis manual, sehingga diperlukan pendekatan komputasional untuk mengekstrak wawasan sentimen secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan model analisis sentimen pada ulasan berbahasa Indonesia mengenai tempat wisata Desa Ponggok. Metode yang digunakan adalah fine-tuning model pre-trained berbasis Transformer, yaitu IndoBERT, yang unggul dalam pemahaman konteks bahasa alami. Proses penelitian mencakup pengumpulan data dari Google Reviews, pra- pemrosesan data termasuk penanganan class imbalance dengan RandomOverSampler, pelatihan model, dan evaluasi menggunakan confusion matrix, akurasi, presisi, recall, serta F1-score. Hasil evaluasi pada data uji menunjukkan akurasi keseluruhan sebesar 79% dan F1-score 0.87 untuk kelas positif, namun menghadapi tantangan pada kelas netral dan negatif. Model yang telah dilatih kemudian berhasil diimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi web interaktif menggunakan framework Streamlit, yang memungkinkan para pemangku kepentingan untuk melakukan inferensi sentimen secara langsung dan memvalidasi kegunaan praktis dari model.
Sistem Cerdas Deteksi Berita Hoaks Berbasi IndoBert dengan Antarmuka Web Interaktif Bagaskara, Ikrar; Purwanto, Eko; Maulindar, Joni
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/dch8ke44

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah sistem cerdas yang mampu mendeteksi berita hoaks berbahasa Indonesia secara akurat dan mudah diakses oleh publik. Tujuan ini untuk mengatasi tantangan penyebaran disinformasi serta kurangnya alat deteksi yang dioptimalkan untuk Bahasa Indonesia dan ramah pengguna. Metode yang digunakan adalah fine- tuning model Transformer pre-trained, IndoBERT, pada dataset berita lokal yang telah melalui pra-pemrosesan dan menghasilkan 27.431 artikel bersih. Model yang telah dilatih kemudian diimplementasikan ke dalam sebuah prototipe aplikasi web interaktif menggunakan framework Streamlit untuk pengujian fungsional. Hasil evaluasi pada data uji menunjukkan performa model yang sangat tinggi, dengan F1-Score mencapai 0.99 untuk kelas hoaks dan akurasi rata-rata tertimbang 100%. Meskipun sangat akurat, hasil penelitian juga mengidentifikasi batasan pada kemampuan model dalam mendeteksi hoaks yang ditulis dengan gaya jurnalistik profesional. Prototipe aplikasi web terbukti fungsional dalam skenario pengujian praktis
Rekomendasi Pengembangan Sumber Daya Manusia UMKM Kuliner Dalam Ekosistem E-Commerce Digital Maulindar, Joni; Ichsan Pradana, Afu; Hartanti, Dwi; Wahyu Pamekas, Bondan
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/ct23j021

Abstract

Transformasi digital UMKM kuliner masih menghadapi tantangan pada aspek pengembangan sumber daya manusia (SDM) yang belum merata. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan karakteristik SDM UMKM kuliner dalam ekosistem e- commerce digital menggunakan pendekatan data-driven. Metode penelitian yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan teknik analisis klaster K-Means terhadap 100 data responden. Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya enam klaster dengan karakteristik yang berbeda. Klaster 0 memiliki tingkat literasi digital, pelatihan, dan dukungan manajerial yang rendah. Klaster 1 unggul dalam pemahaman e-commerce dan dukungan manajerial, namun lemah dalam TI operasional. Klaster 2 menunjukkan kekuatan pada TI operasional, tetapi rendah pada literasi dan manajerial. Klaster 3 cukup seimbang dalam berbagai aspek, namun masih lemah pada sisi manajerial. Klaster 4 aktif dalam pelatihan, tetapi memiliki kendala pada akses infrastruktur. Klaster 5 memiliki skor tinggi di hampir semua variabel, menunjukkan kesiapan sebagai UMKM digital champion. Temuan ini menunjukkan pentingnya strategi intervensi yang disesuaikan untuk pengembangan SDM berbasis klaster.
Sistem Absensi Karyawan Menggunakan (Face Recognition Attendance System) Berbasis Web Pada CV. Yadi Decoration Rifan Amirul Hafizh, Muhammad; Maulindar, Joni; Prajadi Cipto Utomo, Bangun
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/jjwksn24

Abstract

CV. Yadi Decoration merupakan perusahaan yang bergerak di bidang jasa dekorasi acara, di mana kehadiran karyawan tepat waktu sangat mempengaruhi efektivitas kerja. Namun, sistem absensi manual atau menggunakan fingerprint masih sering menimbulkan kendala seperti lupa mencatat kehadiran, antrian panjang, dan potensi kecurangan absensi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem absensi karyawan berbasis web yang menggunakan teknologi pengenalan wajah (face recognition) sebagai metode identifikasi kehadiran. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman Python dengan framework codeigniter 3, serta menggunakan library face_recognition dan database MySQL sebagai media penyimpanan data absensi. Melalui kamera webcam, sistem akan mendeteksi dan mengenali wajah karyawan secara otomatis saat mereka hadir, lalu mencatat waktu kehadiran secara real-time ke dalam sistem.
Analisis Faktor Sanitasi dan Gizi terhadap Kejadian Stunting pada Balita di Kabupaten Sukoharjo pada Tahun 2022 Azza Al Abbas, Abdullah; Nanda Ramadhani, Fikko; Hamna Zakiya , Nasywa; Tesalonika, Angel; Maulindar, Joni
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/0v0t5y68

Abstract

Masalah stunting pada balita masih menjadi isu kesehatan serius di Kabupaten Sukoharjo karena berdampak pada kualitas hidup anak di masa depan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara akses sanitasi dan status gizi terhadap prevalensi stunting pada balita. Metode yang digunakan adalah pendekatan deskriptif kuantitatif berbasis data sekunder dari 12 kecamatan di Sukoharjo. Hasil menunjukkan bahwa Kecamatan Sukoharjo, Nguter, dan Mojolaban memiliki prevalensi stunting tertinggi masing-masing di atas 11%, sedangkan Grogol dan Kartasura mencatat angka di bawah 2%. Akses sanitasi aman sangat minim, hanya Kecamatan Tawangsari yang memiliki angka sebesar 11,49%, sementara lainnya nol persen. Jumlah balita kurang gizi tertinggi ditemukan di Grogol (456 anak), Polokarto (353 anak), dan Nguter (302 anak), sedangkan jumlah balita gizi buruk umumnya rendah. Kondisi ini mengindikasikan bahwa sanitasi lingkungan dan status gizi secara signifikan berkaitan dengan angka stunting. Faktor sosial dan geografis juga dapat memengaruhi distribusi kasus antar wilayah. Oleh karena itu, pendekatan lintas sektor seperti edukasi gizi, perbaikan sanitasi, dan layanan kesehatan merata sangat dibutuhkan untuk mengatasi stunting secara menyeluruh.
Rancang Bangun Sistem Rekomendasi Hybrid Pemilihan Unit AC Split pada Ruang ATM BCA Setya Pradhana, Wahyudi; Hasanah, Herliyani; Maulindar, Joni
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47701/pkktyq58

Abstract

AC Split adalah salah satu jenis pendingin ruangan yang dipasang pada ruang ATM, mesin ATM sendiri suhunya harus dalam kondisi stabil untuk menjaga agar mesin dan CPU ATM tidak overheat dan error jika kondisi suhu panas, maka dari itu setiap ruangan wajib dipasang AC Split untuk menjaga kondisi suhu ruangan. AC juga menjadi kendala yaitu sering trouble atau rusak, jadi masa pemakaian AC Split tidak lebih dari 3 tahun kebanyakan sudah rusak dan diganti dengan yang baru. Dalam kasus ini User masih kesulitan untuk menentukan produk AC Split yang akan digunakan untuk mengganti produk yang rusak karena minimnya pengetahuan tentang produk yang akan dipilih oleh User. Dalam membantu pemilihan dan penggantian unit AC Split pihak dari User meminta agar dibuatkan rancangan sistem rekomendasi sehingga memudahkan dalam pemilihan dan pembelian unit AC Split. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat pemodelan Hybrid Recommendation untuk Sistem Rekomendasi Pemilihan Produk AC Split. Desain pemodelan Hybrid Recommendation yang digunakan dalam penelitian ini adalah Parallelized Hybridization dimana recommender pertama dalam sistem ini adalah Content Based dengan teknik Naive Bayes dan recommender kedua yang menggunakan pemodelan Knowledge Based dengan teknik Case Based yang akan menjadi input dari Hybrid Rekomendation. Berdasarkan hasil pemodelan Hybrid Recommendation dengan teknik Parallelized Hybridization dengan 15 data yang dapat memberikan rekomendasi produk AC Split berdasarkan kriteria yang dibutuhkan oleh user dengan menghitung nilai similarity. Produk unit AC Split LG T09EV5 dengan nilai similarity yang tertinggi yaitu 0,664849624 akan ditampilkan sebagai hasil rekomendasi produk AC Split.
Co-Authors Abdullah Abdullah Syaifudin Aditya Rachman Putra Afu Ichsan Pradana Agil Husnul Khotimah Agustina Srirahayu Ahmad Qashid H Ahmad Setiawan Aji, Sindhu Purnomo Akbar Galih Saputra Akbar Akbar, Akbar Galih Saputra Akbar, Reza Maulana Aldin Fathiray Ananda, Naufal Choirul Andreas Abi Permana Anggita, Febri Arif Anisatul Farida Annas Setiawan Prabowo Anugrah Putra, Muhammad Ardani, Hasby Arif Ardhianto, Aan Ardiyanto, Kevin Ardiyanto, Marta Arif Eko Fitrianto Arif Wicaksono Septyanto Arnan Dwi Arsandy, Noelino Grevansha Atina, Vihi Avianto Adi Pratama Awang Long, Zalizah Azza Al Abbas, Abdullah A’an Jati Susilo Badrudin, Muhamad Bagas Mutaqqi Bagaskara, Ikrar Bagos Erwanto Bagus Prakoso, Ahmad Bahrul Aziz Rifai BAHTIAR, YUSUF Bayu Tri Pramono Berlian Agustina, Anggun Binuko, Raafika Studiviani Dwi brigitta harlim Che Mustapha, Jawahir Christopher Jody Widiyono Da Costa, Alexandre Dewi, Nandita Dhimas Arya Rakadipa Didik Kurniawan Difan Agra Susilo Dika Adi Pratama Dimas Abimanyu Sutrisno Putro Dimas Cahyo utomo Dison Librado Dita Putra Pratama Divangga Revansa Arya Pradhana Dwi Hartanti Dwi Hartanti Dwi Hartanti Dwi Kurniawan Saputro Dwiirawan, Ridwan Dyah Aprimavista Cahyani Edy Kurniawan Eko Purwanto Em Sutrisna Enggar Wijaya Putra Erlinawati, Mira Ery Permana Yudha Ester Anugrayningtyas Fachruddin Edi Fandi Aziz Pratama Fathur Iqbal Hilmi Ulhadi FAULINDA ELY NASTITI Faulinda Ely Nastiti Firdaus, Azkha Brilliant Fitria Eko Nurjanah Fitroh Ahmad Abdul Aziz Frisca Tri Arumsari Guterres, Juvinal Ximenes Hafid Affan Wahid Hamna Zakiya , Nasywa Hani Rifdah Azizah Hanif Hilmi, Muhammad Hanif Nur Ahmad Hari Windiyastuti Harsanto, Harsanto Hartanti, Dwi Hartanto, Didik Mayur Hasanah, Herliyani Hidayat, Almaranda Aisyanissa Hiyarunnisa Kahes Waypi Ichsan Pradana, Afu Ichwani, Achmad immaculata yolia dewi Widayanti Indah, Ratna Puspita Indrastata, Ilham Buyung Indriyas Kukuh Wijayanti Intan Oktaviani Iqbal Hanan Junaidi Irawan, Egie Irawan, Ridwan Dwi Istiana Hanifah Istiqomah, Yasinta Jawahir Che Mustapha Yusuf Jawahir Che Mustapha Yusuf Jofan Fathurahman Juvinal Ximenes Guterres Karlina Kusuma Ningrum Kevin Yoga Ananta Kurniawan, Daniel Ade Leny Monica Lidia Earlene Rendhiva Lola Sekar Arum Lufti Puspitasari Margaretha Evi Yuliana Margaretha Evi Yuliana Mashkul Ryan Ibrahim Matin Muhith Meraldy Fiko Rastio Ajie Mink Poo Lexy Utomo Mink Poo Lexy Utomo Moh Muhtarom Muhammad Daivany Nur Auliya Saleh Muhammad Nur Ikhsanudin Munawaroh, Maysani Nadia Hepyntha Nailurrizqi, Adistya Nanda Ramadhani, Fikko Nibras Faiq Muhammad Ningrum, Karlina Kusuma Nugroh, Heri Nur Auliya Saleh, Muhammad Daivany Nurchim Nurchim Nurfadilah Nurfadilah Nurlaili, Dewi Nurohman Nurohman, Nurohman Nurrohman Oktaviyana Dwi Hendra Jati Pamekas, Bondan Wahyu Permatasari, Hanifah Praba M.A.R.K Pradana, Afu Ichsan Prajadi Cipto Utomo, Bangun Pramoedya Ananta Dzikri Pramono Pramono prastiwi, yuyun Prastya, Alvian Bagus Prastyo, Okik Dwi Pratiwi, Dinita Christy Puput Dwi Mandiri Puput Dwi Mandiri Purwanto, Eko Putra Pradana, Gibrand Raafika Studiviani Binuko Raafika Studiviani Dwi Binuko Raditya Koesyan Dipo P Rais Suryo Wahono Rendi Enggar Bintang Pratama Restu Gilang Wijanarko Reza Mar Hendra Putra Rifan Amirul Hafizh, Muhammad Rifqi Firdausi Arafad Riska Rosita Rizki Hendra Rizqy Mahendra Abdul Rahman Romy Rajawali Nusantara Saifullah Rudi Susanto Saifudin Umar Sandy Yustisio O Saputra, Muchammad Yoga Setiawan, Gilang Setya Pradhana, Wahyudi Shelvi Azizah Sindhu Purnomo Aji Singgih Purnomo SRI SUMARLINDA Studiviani Dwi Binuko, Raafika Suci Bunga Pritalina Sudarminingsih Sudarminingsih Sulistyo Adi Prasetyo Syahrul Agung Fathoni Tasya Mutiara Diva Tasya Mutiara Diva Tesalonika, Angel Titi Jayanti Tiur Bunga Gadissa Tory, Alfa Rado Andre Yusa Saka Vita Sofia Prihatini Wahyu Adi Pratama Wahyu Aji Saputro, Lintang Wahyu Kuncoro Wahyu Pamekas, Bondan Warihaji, Wijasena Warta, Danu Widayanti, immaculata yolia dewi Wihan Perkasa Nugraha Putra Wijayanti, Indriyas Kukuh Wijayanti, Sefi Ayuk WIJI LESTARI Wijiyanto Yafa Arsyida Aulia Rakhma Yasinta istiqomah Yeyen Santi Putri Yoma Patria Risky, Satya Yusuf Bahtiar Zaenuar Erfandi Zalizah Binti Awang Long