Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
8.788
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Media Statistika BIMASTER Epsilon: Jurnal Matematika Murni dan Terapan Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Jambura Journal of Mathematics Sarwahita : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Variance : Journal of Statistics and Its Applications Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara JAMBURA JOURNAL OF PROBABILITY AND STATISTICS Euler : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi Jurnal Forum Analisis Statistik STATISTIKA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat
Evy Sulistianingsih
Department Of Mathematics, Universitas Tanjungpura, Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak, Indonesia 78124
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 Energy Engineering Environmental Science Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 112 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 112 Documents
Search

 8   9   10   11   12 
ANALISIS RISIKO MENGGUNAKAN VALUE AT RISK DAN EXPECTED SHORTFALL PADA PREDIKSI HARGA SAHAM DENGAN GEOMETRIC BROWNIAN MOTION Dinanti, Rahila Dara; Sulistianingsih, Evy
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 5 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i5.100125

Abstract

Investor menggunakan prediksi harga saham untuk menilai kemungkinan pergerakan harga di masa depan, sehingga investor dapat mengambil keputusan investasi yang lebih tepat. Harga yang terus berubah secara tidak terduga mengakibatkan harga saham sulit diprediksi. Hal tersebut menyebabkan tidak pastinya nilai return atau keuntungan saham, sehingga dibutuhkan model matematis yang dapat memprediksi harga saham di saat waktu mendatang. Model Geometric Brownian Motion (GBM) mampu memprediksi harga saham periode mendatang yang didasarkan pada nilai return saham di masa lalu. Return saham adalah nilai yang dijadikan acuan oleh investor dalam menentukan keuntungan. Keuntungan dari berinvestasi saham selalu disertai dengan risiko. Salah satu langkah pengelolaan manajemen risiko ialah menggunakan Value at Risk (VaR) dan Expected Shortfall (ES). Penelitian ini bertujuan memprediksi harga saham menggunakan GBM dan menghitung risiko berinvestasi saham menggunakan VaR dan ES. Penelitian ini menggunakan harga penutupan saham harian PT. Sumber Alfaria Trijaya Tbk (AMRT) periode 5 Juni 2023 sampai dengan 30 Juli 2024. Langkah-langkah yang dilakukan adalah mengumpulkan data, memprediksi harga saham, dan menghitung risiko menggunakan VaR dan ES. Temuan dari penelitian ini mengindikasikan bahwa rata-rata nilai MAPE berada dibawah 10% sehingga model GBM dikategorikan sangat baik dan hasil dari nilai VaR pada tingkat kepercayaan 90%, 95%, dan 99% adalah 0,02186; 0,02784; dan 0,03903. Sedangkan nilai ES yang diperoleh dengan tingkat kepercayaan 90%, 95%, dan 99% adalah 0,023423; 0,028854; dan 0,039806. Dapat diartikan bahwa, jika investor berinvestasi pada saham AMRT dengan modal awal Rp.100.000.000 pada tingkat kepercayaan 99% terdapat kerugian senilai Rp.3.903.000.
IMPLEMENTASI TEKNIK OVERSAMPLING SMOTE-NC PADA ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR Priani, Wina; Sulistianingsih, Evy; Imro’ah, Nurfitri
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 3 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i3.94420

Abstract

Synthetic Minority Oversampling Technique-Nominal Continuous (SMOTE-NC) adalah metode oversampling yang digunakan untuk menangani ketidakseimbangan kelas pada data dengan kombinasi fitur numerik dan kategorikal. Teknik ini membuat data sintetis pada kelas minoritas dengan mempertimbangkan kedua jenis fitur tersebut agar distribusi data lebih seimbang. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah algoritma klasifikasi yang bekerja dengan cara mencari sejumlah tetangga terdekat (berdasarkan jarak) dari data yang akan diprediksi dan menentukan kelasnya berdasarkan mayoritas kelas dari tetangga tersebut. Algoritma ini sederhana dan efektif untuk klasifikasi data. Penelitian ini membahas penerapan teknik oversampling SMOTE-NC pada algoritma K-NN untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas pada data pasien gagal jantung. Data yang digunakan adalah Heart Failure Clinical Record dari Kaggle, yang mencakup 299 pasien dengan 11 atribut independen dan 1 atribut dependen. Setelah proses pre-processing, data dibagi menjadi data latih (70%) dan data uji (30%). SMOTE-NC diterapkan untuk meningkatkan jumlah data kelas minoritas (pasien meninggal) menjadi seimbang dengan kelas mayoritas (pasien selamat). Algoritma K-NN digunakan untuk klasifikasi dengan berbagai nilai parameter K. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix, dan difokuskan pada nilai sensitivitas sebagai ukuran kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai sensitivitas tertinggi yang diperoleh adalah sebesar 72,41%. Hal ini menunjukkan bahwa penerapan SMOTE-NC pada algoritma K-NN cukup efektif dalam meningkatkan kemampuan model dalam mendeteksi pasien yang meninggal akibat gagal jantung.
ANALISIS K-MEANS CLUSTERING DENGAN METODE ELBOW PADA PENGELOMPOKAN TINGKAT PENGANGGURAN DI KALIMANTAN BARAT Desdianti, Maycandra; Debataraja, Naomi Nessyana; Sulistianingsih, Evy
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 1 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v13i1.74053

Abstract

Pengangguran adalah salah satu permasalahan terbesar di Indonesia terutama Provinsi Kalimantan Barat. Tingginya tingkat pengangguran pada suatu wilayah akan menjadi pemicu meningkatnya masalah sosial hingga kemiskinan. Beberapa variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah produk domestik regional bruto (X1), pertumbuhan ekonomi (X2), tingkat partisipasi angkatan kerja (X3), rata-rata lama sekolah (X4), tingkat pengangguran (X5) dan indeks pembangunan manusia (X6). Data Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan Barat melakukan pengelompokan terhadap 14 Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Barat pada tahun 2021. Dengan menggunakan K-Means clustering dengan metode Elbow. Hasil pengelompokkan terbaik tingkat pengangguran di Kalimantan Barat didapatkan k optimum sebanyak empat cluster. Hasil penelitian menunjukkan bahwa cluster satu memiliki tiga anggota Kabupaten/Kota dengan kategori tingkat pengangguran sangat tinggi di Kalimantan Barat, cluster dua memiliki tujuh anggota Kabupaten/Kota dengan kategori tingkat pengangguran di Kalimantan Barat, cluster tiga memiliki dua anggota Kabupaten/Kota dengan kategori tingkat pengangguran sedang di Kalimantan Barat, cluster empat memiliki dua anggota Kabupaten/Kota dengan kategori tingkat pengangguran rendah di Kalimantan Barat.  Kata Kunci: Pengangguran, K-Means Clustering, Metode Elbow
PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI KALIMANTAN BARAT BERDASARKAN TINGKAT KEMISKINAN DENGAN K-MEDOIDS DENGAN JARAK MANHATTAN Fiqriani, Rizha Aynul; Imro’ah, Nurfitri; Sulistianingsih, Evy
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 4 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i4.99124

Abstract

Salah satu masalah utama yang masih dihadapi oleh banyak negara, termasuk Indonesia adalah masalah kemiskinan. Faktor-faktor seperti minimnya peluang kerja dan tingginya tingkat persaingan menjadi penyebab utama permasalahan ini. Di Kalimantan Barat, pembangunan ekonomi belum mampu memberikan dampak merata terhadap kesejahteraan masyarakat, yang menunjukkan terjadinya kemiskinan di wilayah tersebut. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengelompokkan daerah di Kalimantan Barat berdasarkan tingkat kemiskinan dengan menggunakan metode cluster. Sumber data dalam penelitian ini berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kalimantan Barat tahun 2023 dengan beberapa indikator kemiskinan. Proses pengelompokan dilakukan menggunakan metode K-Medoids, yaitu salah satu metode cluster non-hierarki yang merupakan pengembangan dari metode K-Means. Proses pengelompokan dimulai dengan pemilihan medoid secara acak, kemudian perhitungan jarak dilakukan menggunakan jarak Manhattan dan hasil pengelompokan dievaluasi dengan Davies Bouldin Index (DBI) sehingga diperoleh jumlah cluster optimal yaitu empat cluster. Cluster 1 terdiri dari Kota Pontianak yang memiliki tingkat kemiskinan sangat rendah. Cluster 2 terdiri dari Bengkayang, Sanggau dan Sekadau dengan tingkat kemiskinan rendah. Cluster 3 terdiri dari Sambas, Landak, Mempawah, Sintang, Kayong Utara, Kapuas Hulu, Kota Singkawang, dan Kubu Raya yang memiliki tingkat kemiskinan tinggi. Dan cluster 4 terdiri dari Ketapang dan Melawi yang memiliki tingkat kemiskinan sangat tinggi. Berdasarkan hasil ini, diperlukan kebijakan yang disesuaikan dengan karakteristik masing-masing cluster, seperti pemberian bantuan sosial, peningkatan akses pendidikan, serta pembangunan infrastruktur dan penciptaan lapangan kerja.
PENENTUAN SOLUSI OPTIMAL PEMROGRAMAN KUADRATIK DENGAN METODE WOLFE Wulandari, Afrilia Putri; Pasaribu, Meliana; Sulistianingsih, Evy
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 2 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i2.92974

Abstract

Dalam investasi saham, investor perlu mengalokasikan dana secara tepat untuk memaksimalkan keuntungan dan mengelola risiko. Portofolio yang direncanakan dengan baik dapat membantu pencapaian hasil maksimal sesuai dengan tingkat risiko yang diinginkan, dengan meminimalkan risiko pada tingkat keuntungan tertentu. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk menyelesaikan model penentuan portofolio saham dengan menggunakan metode wolfe. Data yang diambil merupakan data harga saham mingguan PT Bank Central Asia Tbk (BBCA), PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk (BBRI), PT Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk (BBNI), dan PT Bank Mandiri (Persero) Tbk (BMRI) untuk periode Januari sampai Desember 2023. Selanjutnya, nilai return, expected return dan varians yang diperoleh dibentuk menjadi permasalahan pemrograman kuadratik. Pemrograman kuadratik yang berbentuk fungsi tujuan dan fungsi kendala disesuaikan dengan kondisi Karush Kuhn Tucker. Solusi pada masalah optimasi digunakan metode Wolfe yang dibentuk kondisi baru dengan menambahkan artificial variable. Pada lima saham yang digunakan didapat hasil proporsi alokasi dana pada saham (BBCA) ada sebesar 43,45%, saham (BBRI) sebesar 22,11%, saham (BBNI) sebesar 30,63%, dan saham (BMRI) adalah sebesar 3,82%. Hasil risiko yang harus dihadapi investor untuk investasi selama satu tahun sebesar 0,02%. Kata Kunci : return, expected return, karush kuhn tucker
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Pulau Kalimantan Menggunakan Regresi Logistik Multilevel Hadi, Muhammad Silmi; Imro’ah, Nurfitri; Sulistianingsih, Evy
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i6.103627

Abstract

Tingkat pengangguran terbuka merupakan salah satu masalah sosial yang dapat berdampak langsung pada kesejahteraan masyarakat dan memiliki potensi untuk menghambat pertumbuhan ekonomi. Hal ini sangat penting diteliti secara menyeluruh mengenai faktor-faktor yang memengaruhi tingkat pengangguran, terutama di wilayah Pulau Kalimantan. Tingkat pengangguran yang tinggi menunjukkan bahwa banyak pekerja masih belum terserap ke pasar kerja. Tingkat pengangguran terbuka Kota Pontianak Provinsi Kalimantan Barat pada tahun 2023 adalah yang tertinggi di seluruh Kalimantan. Batas wajar tingkat pengangguran terbuka secara nasional adalah 4-6%. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi variabel yang memengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Pulau Kalimantan serta memodelkan dengan menggunakan regresi logistik biner multilevel. Analisis regresi logistik biner multilevel digunakan karena mampu menangani data dengan struktur bertingkat. Penelitian ini menggunakan tingkat pengangguran terbuka sebagai variabel dependen, umur harapan hidup, indeks pembangunan manusia, harapan lama sekolah, tingkat partisipasi angkatan kerja, serta persentase penduduk miskin adalah variabel independen level 1 di tingkat kabupaten/kota. Produk domestik regional bruto adalah variabel level 2 di tingkat provinsi. Hasil model terbaik yang diperoleh adalah model pertama dan faktor yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka adalah tingkat partisipasi angkatan kerja.
Optimalisasi Portofolio Saham Jakarta Islamic Index (JII) Sektor Energi dengan Metode Median Variance Savitri, Dini Dwi; Satyahadewi, Neva; Sulistianingsih, Evy
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i6.103635

Abstract

Investasi adalah aktivitas pengelolaan dana pada aset tertentu dengan tujuan memperoleh keuntungan melalui pendapatan atau peningkatan nilai aset. Saham menjadi salah satu instrumen investasi yang menarik, terutama saham yang terdaftar dalam Jakarta Islamic Index (JII), sebuah indeks yang berisi 30 saham perusahaan yang memenuhi prinsip syariah di Indonesia. Penelitian ini bertujuan mengoptimalkan saham pada sektor energi dalam JII menggunakan metode Median Variance, yang tidak memerlukan asumsi distribusi normal dan tidak rentan terhadap outlier, serta mengukur risiko menggunakan Value at Risk (VaR) dengan pendekatan simulasi historis. Data yang digunakan merupakan data saham harian dari JII sektor energi periode 31 Mei 2023 hingga 31 Mei 2024. Optimalisasi portofolio Median Variance dimulai dengan melakukan perhitungan nilai return saham, menentukan hubungan antar saham menggunakan korelasi Kendall-Tau, perhitungan nilai median return dan kovarian antar saham sebagai dasar dalam menentukan bobot optimal portofolio dengan metode Median Variance. Terakhir, risiko portofolio diukur menggunakan VaR dengan metode simulasi historis. Berdasarkan hasil analisis, bobot optimal untuk saham ITMG, PGAS, PTBA, ADRO, dan AKRA masing-masing adalah 25,48%, 33,01%, 4,29%, 7,12%, dan 30,09% memiliki nilai harapan keuntungan sebesar 0,025% atau Rp25.000,00 dan dengan tingkat risiko sebesar 0,014% atau Rp14.410,00 per periode. Pada tingkat kepercayaan 95%, dengan dana awal sebesar Rp100.000.000,00 estimasi VaR menunjukkan potensi kerugian maksimum harian sebesar -1,73% atau Rp1.730.391,98. Hasil ini dapat menjadi acuan bagi investor yang ingin berinvestasi sesuai dengan prinsip syariah, sekaligus tetap mempertimbangkan aspek return dan risiko sebagaimana dalam investasi konvensional.
PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VAR) DENGAN METODE SIMULASI HISTORIS DARI PORTOFOLIO OPTIMAL YANG DI BENTUK DENGAN MODEL MARKOWITZ DAN MEAN VARIANCE EFFICIENT PORTFOLIO (MVEP) Immy, Immy; Yundari, Yundari; Sulistianingsih, Evy
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol. 15 No. 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Faculty of Mathematics and Natural Sciences Tanjungpura University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.105603

Abstract

Manajemen risiko merupakan elemen krusial dalam proses pengambilan keputusan investasi. Salah satu metode yang sering dimanfaatkan untuk mengukur tingkat risiko adalah Value at Risk (VaR), yang merepresentasikan estimasi kerugian maksimum suatu portofolio dalam jangka waktu tertentu pada tingkat kepercayaan yang telah ditetapkan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan nilai VaR dengan pendekatan Simulasi Historis pada portofolio saham yang dibentuk menggunakan Model Markowitz serta Mean Variance Efficient Portfolio (MVEP). Data yang digunakan mencakup harga penutupan harian saham-saham anggota indeks LQ45 selama periode 1 Agustus 2024 hingga 31 Desember 2024. Proses pembentukan portofolio dilakukan dengan mengeliminasi saham yang memiliki expected return negatif serta saham yang memiliki expected return lebih kecil dari nilai risiko (variansi). Selanjutnya dari proses seleksi, diperoleh 10 saham yang memenuhi kriteria, di antaranya saham INTP (25,28%), ICBP (19,26%), EXCL (18,31%), INDF (17,28%), UNTR (17,27%), ASII (3,03%), ANTM (3,00%), BRIS (0,60%), PTBA (-1,45%) dab GOTO (-2,58%).
EFEKTIVITAS PELATIHAN POWER BI DALAM MENINGKATKAN LITERASI DATA ADMIN SATU DATA KALIMANTAN BARAT Neva Satyahadewi; Evy Sulistianingsih; Shantika Martha; Nurfitri Imro'ah; Hendra Perdana; Wirda Andani; Ray Tamtama; Yuyun Eka Pratiwi; Muhammad Fikri; Pitriani; Annisa Auliarahmi; Nazwa Nursyifa; Yohanna Gabriel Richsita; Louis Putra Jaya; Jessica Audrey Valeria
Dianmas Bhakti: Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Vol 3 No 1 (2026): Dianmas Bhakti: Jurnal Pengabdian pada Masyarakat
Publisher : LPPM Universitas Panca Bhakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54035/dianmas.v3i1.626

Abstract

This Community Service Program (PKM) aimed to enhance data literacy and information visualization skills among Satu Data administrators of local government agencies (OPD) through Microsoft Power BI training at the West Kalimantan Provincial Communication and Information Agency (Diskominfo). The program was implemented through preparation, face-to-face training, and evaluation stages using pre-test and post-test instruments. The training covered fundamental concepts of data analysis, data visualization techniques, and hands-on dashboard development using regional sectoral data. The results of the paired sample t-test analysis indicated a statistically significant improvement between participants’ pre-test and post-test scores, demonstrating the effectiveness of the training. Furthermore, analysis using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) revealed that training material quality had a positive and significant effect on participants’ learning outcomes, while other supporting factors such as training duration, facilitator performance, and technical aspects did not show significant effects. These findings highlight that well-structured and relevant training materials play a critical role in improving participants’ competencies. Overall, the program contributed to strengthening analytical skills and supporting the implementation of the Satu Data Indonesia policy toward transparent and evidence-based data governance
ANALISIS RISIKO DAN RETURN SAHAM MENGGUNAKAN DOWNSIDE CAPITAL ASSET PRICING MODEL (DCAPM) PADA SAHAM IDX30 Hazwani Dhiya' Atiq Viatmaja; Hendra Perdana; Evy Sulistianingsih
EPSILON: JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN TERAPAN Vol 20, No 1 (2026)
Publisher : Mathematics Study Program, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/epsilon.v20i1.18510

Abstract

The Indonesian capital market, as an emerging market is characterized by high volatility and an asymmetric return distribution, making the Capital Asset Pricing Model (CAPM) less representative for measuring stock risk and return. This study aims to analyze the relationship between risk and return of IDX30 stocks using the Downside Capital Asset Pricing Model (DCAPM), which focuses on measuring risk from the downside perspective through the estimation of downside beta. The data used consist of daily stock closing prices, the market index, and the risk free rate (BI Rate) from January 2023 to September 2025. A total of 20 stocks that consistently remained in the IDX30 index throughout the observation period were selected as the sample and grouped into portfolios based on their downside beta levels, which were subsequently evaluated using the Omega Ratio. Downside beta was estimated by dividing the asset semicovariance by the market semivariance. The results indicate considerable variation in downside risk among IDX30 stocks. From a financial perspective, a higher downside beta is associated with a higher expected return as compensation for greater downside risk. Moreover, portfolios with higher downside beta can still exhibit relatively good performance, provided that they generate returns exceeding the target return. These findings suggest that the DCAPM and Omega Ratio can serve as effective tools for evaluating stock portfolio risk and performance under asymmetric market conditions.
Co-Authors ., Putri Abdul Maulana Agustono, Hendri Alqadri, Syarifah Putri Tasya Vahira Alsa Muarti Amalia, Disya Recita Ananda, Adelia Andani, Wirda Anggi Septiawan Anis Faiqo Tuzzainiyah Anisa Shafarianti Annisa Auliarahmi Ardhitha, Tiffany Atlantic, Virginnia AYU ASTUTI, AYU Banu, Syarifah Syahr Dadan Kusnandar Debataraja, Naomi Nessyana Desdianti, Maycandra Deva Kurnia Aristi Dhandio, David Jordy Dinanti, Rahila Dara Eka Lestari Eka Wahyuning Dhewanty Elga Fitaloka Fadhilah Rizky Aulia Febrant Alfariz Febryanti, Winda Ferdi Afrizal Fiqriani, Rizha Aynul Fransiska Fransiska Gristia Aldilla Gunawan, Risky Hadi, Muhammad Silmi Hafifah, Nanda Hanin, Noerul Hazwani Dhiya' Atiq Viatmaja Hendra Perdana Imanni, Rahmania Andarini Hatti Immy, Immy Imro'ah, Nurfitri IMRO’AH, NURFITRI Imro’ah, Nurfitri Jessica Audrey Valeria Kamila, Diva Rahma Khairina Auliannisa Laksono Trisnantoro Lisa Lestari Louis Putra Jaya Maga, Fahmi Giovani Maharani, Cinta Priscillia Maresha Widya Muliadiasti Maria Artameivia Putri Martha, Shantika Matius Robi Meilandra, Irvan Meliana Pasaribu Melvin, Melvin Mely Amara Putri Misno Misno Muhammad Fikri Mutiara Nurisma Rahmadhani Nabilah, Niken Aushaf Nanda Shalsadilla Naomi Nessyana Debataraja Natalia, Desa Ayu Nazwa Nursyifa Neva Satyahadewi Nurfitri Imro'ah Nurfitri Imro’ah Oktaviani, Indah Oktitannia, Dea Panawaristia, Brigitha Pebriyandi, Rifki Pendra, Yunus Eduard Perangin Angin, Christi Alemsa Pitriani Pitriani - Pratama, Aditya Nugraha Pratama, Yogi Priani, Wina Putra, Fajar Rahmana Radinasari, Nur Ismi Rahmah, Mhaulia Rahmania Andarini Hatti Imanni Resti Arsanti Rifqi, Bhima Fairul Risma Junian Salsabila, Hana Salsabila, Yumna Hanum Satrya, Ya’ Aditya Dian Savitri, Dini Dwi Sela Karlina Setyo Wir Rizki Setyo Wira Rizki Shantika Martha Siti Aprizkiyandari, Nurul Qomariyah, Shantika Martha, Sriyana Sriyana Sulya Hikma Yulandari Supandi Supandi Susanti Susanti Syafitri Wulandari Tamtama, Ray Tiara, Dinda Umiati, Wiji Wahyu Kurniasari Wati, Setio Kusumo Westi Widiyatari Wicaksono, Juwan Prioabil Dwi Wirda Andani Wulandari, Afrilia Putri Yohanna Gabriel Richsita Yundari, Yundari Yundari, Yundari Yustosio, Darwis Yuyun Eka Pratiwi Zakiah, Ainun Zaria, Della