Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
11.247
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Pythagoras: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Media Statistika BIMASTER Jurnal Pendidikan Matematika dan IPA Jurnal Gaussian Epsilon: Jurnal Matematika Murni dan Terapan CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Journal of Mathematical and Fundamental Sciences Edumatsains Al-Jabar : Jurnal Pendidikan Matematika Indonesian Journal of Science and Mathematics Education BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Teorema: Teori dan Riset Matematika VOX EDUKASI: Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan Jambura Journal of Mathematics GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat InPrime: Indonesian Journal Of Pure And Applied Mathematics Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Jurnal AlphaEuclidEdu Jurnal Diferensial Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal Jurnal Abdimas Bina Bangsa Komatika: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Eurekamatika Pattimura International Journal of Mathematics (PIJMath)
Yundari, Yundari
Jurusan Matematika FMIPA Universtas Tanjungpura
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 111 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 73 Documents
Search
Journal : BIMASTER

 3   4   5   6   7 
ANALISIS DATA ANTRIAN DI PUSKESMAS PARIT HAJI HUSEIN 2 KOTA PONTIANAK Pranata Anggi; Yundari Yundari; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 1 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (519.069 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i1.38670

Abstract

membangun kehidupan yang lebih sehat. Permasalahan yang sering terjadi pada puskesmas adalah lamanya prosedur di beberapa fasilitas pelayanan. Hal ini dapat diamati dari kedatangan pasien ke bagian pendaftaran, lalu pasien yang datang ke dokter, dan pasien mengambil obat di bagian instalasi farmasi. Sehingga diperlukan model sistem antrian yang sesuai dengan kondisi fasilitas pelayanan puskesmas. Tujuan penelitian adalah menganalisis proses kedatangan dan waktu pelayanan serta menganalisis model antrian yang sesuai di Puskesmas Parit Haji Husein 2 Kota Pontianak. Penelitian dilakukan dengan tahap yaitu pengumpulan data, analisis data, dan penarikan kesimpulan. Analisis data yang dilakukan untuk distribusi kedatangan dan waktu pelayanan pasien diuji dengan goodness of fit. Dari hasil analisis diperoleh model antrian bagian pendaftaran, poli anak, dan instalasi farmasi adalah (M/G/1):(FCFS/∞/∞). Pada bagian poli umum model antrian yang diperoleh adalah (M/G/2):(FCFS/∞/∞). Kesimpulan yang diperoleh berdasarkan kinerja antrian Puskesmas Parit Haji Husein 2 Kota Pontianak pelayanan pasien dibeberapa fasilitas pelayanan sudah berjalan baik. Dengan rata-rata jumlah kedatangan pasien (  tidak melebihi rata-rata kecepatan pelayanan pasien ( ). Kata Kunci: kolmogorov-smirnov, proses poisson, waktu antar kedatangan.
ANALISIS TINGKAT INFLASI DAN BI RATE MENGGUNAKAN VECTOR ERROR CORRECTION MODEL Enis Rahayu; Yundari Yundari; Shantika Martha
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 1 (2021): 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.v10i1.44668

Abstract

Vector error correction model (VECM) merupakan bentuk VAR yang terestriksi, karena itu VECM sering disebut sebagai VAR terbatas yang dirancang untuk digunakan pada data non stasioner yang diketahui memiliki hubungan kointegerasi.VECM berguna untuk memperkirakan adanya jangka pendek keduanya dan jangka panjang dari satu deret waktu lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan kausalitas tingkat inflasi dan BI Rate dalam jangka pendek dan jangka panjang. Penelitian ini menggunakan metode vector error correction model (VECM) yang diterapkan pada data deret waktu dari tingkat inflasi  dan BI Rate beserta uji prasyarat yaitu uji stasioneritas data, uji lag optimal dan uji kointegrasi. Hasil uji stasioneritas menunjukkan tingkat inflasi dan BI Rate berada pada tingkat differensiasi pertama. Pengujian lag optimal menujukkan bahwa panjang lag optimal terletak pada lag 2. Sementara uji kointegrasi menujukkan tingkat inflasi dan BI rate memiliki hubungan jangka panjang (kointegrasi) satu dengan lainnya. Berdasarkan estimasi VECM maka diperoleh model VECM (2) sebagai model terbaik. Hasil model mengatakan bahwa ada hubungan kausalitas jangka pendek dan jangka panjang antara tingkat inflasi dan BI rate. Kata Kunci: Deret waktu, VECM, VAR, Kausalitas          
ESTIMASI NILAI EIGEN MENGGUNAKAN TEOREMA GERSHGORIN Ditanti Putri Shofia; Mariatul Kiftiah; Yundari Yundari
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 1 (2021): 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.v10i1.44751

Abstract

Nilai eigen adalah nilai karakteristik dari suatu matriks persegi. Penentuan nilai eigen dilakukan dengan cara mencari akar-akar karakteristiknya. Cara umum yang biasa dipelajari dalam penentuan akar karakteristik adalah menggunakan pencarian determinan matriks. Cara ini terbilang cukup memakan waktu untuk matriks yang berukuran besar atau berordo lebih dari 3. Dalam menggunakan metode analitik, ada sebuah teorema yang digunakan dalam penentuan nilai eigen dengan cara mengestimasi nilai eigen. Teorema ini disebut dengan teorema Gershgorin. Estimasi nilai eigen dengan menggunakan teorema Gershgorin menghasilkan rentang kumpulan nilai eigen dari suatu matriks. Rentang nilai eigen yang terbentuk dari teorema ini berupa cakram pada bidang kompleks. Cakram ini disebut dengan cakram Gershgorin yang memiliki n-cakram sesuai dengan n-baris pada matriks yang akan dicari nilai eigennya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengkaji penerapan teorema Gershgorin untuk matriks berukuran besar. Penerapan teorema Gershgorin ini hanya terfokus pada nilai eigen yang selalu berada didalam cakram Gershgorin. Berdasarkan hasil yang telah didapat, nilai eigennya selalu berada dalam cakram Gershgorin. Kata kunci : cakram Gershgorin, rentang, matriks kompleks.
HOMOTOPY ANALYSIS METHOD (HAM) UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFERENSIAL NONLINEAR Silvy Heriyanti; Mariatul Kiftiah; Yundari Yundari
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 1 (2021): 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.v10i1.44724

Abstract

Homotopy Analysis Method (HAM) merupakan sebuah metode yang digunakan untuk memperoleh barisan solusi dari berbagai permasalahan diferensial nonlinear. Metode ini merupakan hasil konstruksi dari persamaan deformasi orde nol ke persamaan deformasi orde tinggi yang berdasar pada konsep fungsi homotopi dan deret Taylor. Penelitian ini mengkaji pembentukan HAM dan aplikasinya pada beberapa penyelesaian persamaan diferensial nonlinear. Tahap-tahap penyelesaian masalah diferensial nonlinear menggunakan HAM diawali dengan sebuah permasalahan persamaan diferensial nonlinear yang dibentuk ke dalam operator diferensial nonlinear  dengan  parameter homotopi . Kemudian dari operator diferensial nonlinear tersebut dibangun persamaan deformasi orde ke-   sehingga diperoleh bentuk solusi  yang kemudian disubstitusikan ke dalam deret  untuk  sampai . Hasil penyelesaian diferensial nonlinear dengan menggunakan HAM berlaku jika memenuhi teorema solusi HAM, sebaliknya jika tidak memenuhi teorema tersebut maka penyelesaian permasalahan diferensial tidak berlaku.  Kata Kunci : Metode Analisis Homotopi, Persamaan Diferensial Nonlinear
BILANGAN TERHUBUNG TITIK PELANGI PADA GRAF KUADRATIK DAN GRAF GARIS DARI GRAF KEMBANG API Brella Glysentia Vilgalita; Yundari Yundari; Fransiskus Fran
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 2 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (526.589 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i2.40221

Abstract

Pewarnaan titik pada graf  dikatakan terhubung titik pelangi, jika untuk setiap dua titik  dan  di  terdapat lintasan  dengan semua titik internal memiliki warna berbeda. Bilangan terhubung titik pelangi  dinotasikan dengan , adalah minimal banyaknya warna yang dibutuhkan untuk membuat  terhubung titik pelangi. Pada penelitian ini dibahas tentang bilangan terhubung titik pelangi pada graf kuadratik dari graf kembang api  dan graf garis dari graf kembang api  dengan . Graf kembang api  merupakan graf yang dibentuk dari graf lintasan dan graf bintang dengan  dan . Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bilangan terhubung titik pelangi pada graf kuadratik dari graf kembang api adalah  dan graf garis dari graf kembang api adalah . Kata Kunci: pewarnaan titik pelangi, terhubung titik pelangi, titik internal.
PENERAPAN RANTAI MARKOV DALAM PEMILIHAN BIDANG SKRIPSI DI PRODI MATEMATIKA FMIPA UNTAN ANGKATAN 2017-2019 Rivaldi, Syahrul; Martha, Shantika; Yundari, Yundari
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 5 (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.v13i5.81854

Abstract

Proses Markov adalah  proses stokastik melalui distribusi peluang bersyarat  yang memenuhi sifat Markov. Rantai Markov sepenuhnya  dijelaskan  sebagai matriks peluang transisi satu langkah yang menjelaskan distribusi peluang pada  state  dimulai dari proses mula-mula.Proses Markov  didefinisikan  rantai Markov jika memiliki ruang state yang diskrit. Metode rantai Markov waktu diskrit pada penelitian ini digunakan untuk memprediksi jumlah bidang minat mahasiswa Program Studi Matematika FMIPA UNTAN Angkatan 2017, 2018, 2019. Langkah awal adalah melakukan pengumpulan data sekunder melalui kuesioner yang selanjutnya dilakukan analisis data dengan menyusun tabel peluang transisi, menyusun matriks transisi, dan vektor distribusi peluang transisi. Berdasarkan hasil perhitungan yang diperoleh peluang transisi atau perubahan bidang minat analisis pada semester 7 sebesar 8%. Bidang minat geometerik/aljabar sebesar 15%, bidang minat matematika terapan sebesar 45% sedangkan bidang minat statistika/aktuaria sebesar 32%.      Kata Kunci:  Stokastik, rantai markov, peluang transisi
ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS UNTUK MEMINIMUMKAN PRODUK CACAT PADA RISOL AKA MENGGUNAKAN STATISTICAL QUALITY CONTROL Meisita, Cheril; Yundari, Yundari; Helmi, Helmi
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 5 (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.v13i5.85804

Abstract

Kualitas dari suatu produk itu penting untuk dapat bersaing dan produsen diharuskan untuk memuaskan konsumen lebih baik atau setara dengan produk pesaingnya.  Pengendalian kualitas bertujuan untuk meningkatkan kualitas produk, kepuasan konsumen, dan meminimumkan biaya proses produksi, sehingga keuntungan menjadi maksimal.  Risol AKA merupakan industri rumahan yang bergerak dibidang pangan yaitu industri yang menghasilkan produk risol.  Sebagai salah satu industri yang tidak memiliki sistem pengendalian kualitas produksi, risol AKA terus memproduksi banyak produk cacat atau rusak. Metode yang digunakan dalam pengendalian kualitas yaitu, Statistical Quality Control (SQC). Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji perangkat penelitian pengendalian kualitas statistik dengan diagram pareto, diagram kendali  , dan diagram sebab akibat dan menganalisis data produksi kue risol. Langkah pertama, data ditampilkan dalam Check Sheet yang didapatkan melalui observasi langsung dan wawancara kepada owner risol AKA. Selanjutnya, diagram pareto menunjukkan cacat sobek merupakan jenis cacat terbesar dengan nilai persentase kecacatannya yaitu  . Berdasarkan diagram kendali p menunjukkan terdapat dua titik yang berada di luar batas kendali atas dengan nilai    dan batas kendali bawah dengan nilai    yang artinya produksi risol mengalami penyimpangan, sehingga harus melakukan perbaikan. Dalam diagram Sebab Akibat, faktor manusia dan metode menjadi dua faktor paling dominan yang menjadi penyebab kecacatan terjadi pada produk risol AKA dibandingkan bahan baku dan mesin produksi.  Oleh karena itu, kita harus lebih memperhatikan faktor manusia dan metode untuk mengurangi produk cacat tanpa menimbulkan cacat besar pada setiap produksi.Kata Kunci :  cacat, check sheet, diagram pareto, diagram kendali  , diagram sebab akibat
PENERAPAN METODE MODIFIED VOGEL"™S APPROXIMATION DALAM PENYELESAIAN MASALAH TRANSPORTASI Venti, Monalisa; Yundari, Yundari; Pasaribu, Meliana
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 5 (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.v13i5.81856

Abstract

Masalah transportasi menjadi tantangan krusial dalam manajemen pasokan. Hal ini berkaitan erat dengan biaya transportasi, persediaan dan permintaan. Ketidakpastian terkait kenyataan di lapangan membuat perusahaan jadi sulit dalam melakukan pengalokasian. Akibatnya, biaya transportasi yang dikeluarkan kerap begitu besar dan tidak optimal. PT Perkebunan Nusantara XIII (PTPN XIII) memiliki empat kebun kelapa sawit dan tiga pabrik pengolahan. Pada kenyataannya, perusahaan pengolah kelapa sawit seperti PTPN XIII di Kalimantan sering menghadapi kendala dalam pengalokasian yang efektif dari kebun ke pabrik. Ketidaktepatan dalam pendistribusian kelapa sawit dapat menyebabkan gangguan operasional dan peningkatan biaya transportasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan transportasi di PTPN XIII dengan fokus mengatasi nilai ketidakpastian biaya menggunakan pendekatan fuzzy.    Metode Modified Vogel"™s Approximation digunakan untuk menghitung solusi optimum biaya transportasi perusahaan. Modifikasi pada VAM dilakukan dengan mengubah biaya fuzzy menjadi biaya tegas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan pendekatan ini, PTPN XIII dapat mengoptimalkan biaya operasionalnya. Solusi optimal yang diperoleh adalah  alokasi pengiriman dari Kebun GM ke Pabrik PP sebesar 356,693 kg, dari Kebun GE ke Pabrik PG sebesar 248,075 kg, dari Kebun DK ke Pabrik PG sebesar 198,908 kg, dari Kebun DK ke Pabrik PB sebesar 270,424 kg, dari Kebun RB ke Pabrik PB sebesar 175,559 kg dan dari Kebun RB ke Pabrik PP sebesar 446,983 kg dengan total biaya distribusi  sebesar Rp94,449,550.73.  Kata Kunci:  transportasi fuzzy, bilangan fuzzy trapezoidal, magnitude ranking
ANALISIS KESTABILAN DAN SIMULASI MENGGUNAKAN PYTHON PADA MODEL MATEMATIKA PENYEBARAN PENYAKIT MENULAR DENGAN VAKSINASI Firmansyah, Dimas; Yundari, Yundari; Prihandono, Bayu
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 3 (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.v13i3.77708

Abstract

Pandemi global telah memperkuat urgensi pengembangan strategi vaksinasi sebagai langkah preventif pengendalian penyakit menular. Model matematika penyebaran penyakit menular dengan strategi vaksinasi yang dikembangkan dalam penelitian ini membagi populasi menjadi empat sub-populasi: rentan (S), terinfeksi (I), tervaksinasi (V), dan sembuh (R). Studi ini menggunakan Matriks Generasi Selanjutnya untuk menghitung bilangan reproduksi dasar (R_0). Berdasarkan model yang dibentuk diperoleh dua titik ekuilibrium, yaitu titik ekuilibrium bebas penyakit (E_0) yang stabil asimtotik lokal pada saat R_01 dan titik ekuilibrium endemik penyakit (E^*) yang stabil asimtotik lokal pada saat R_01. Diberikan parameter yaitu, μ adalah tingkat kelahiran dan kematian alami di setiap sub-populasi, α adalah tingkat vaksinasi, ω adalah tingkat kematian akibat penyakit, β_1 adalah tingkat infeksi dari sub-populasi rentan ke sub-populasi terinfeksi, β_2 adalah tingkat infeksi dari sub-populasi tervaksinasi ke sub-populasi terinfeksi, γ_1 adalah tingkat kesembuhan alami, dan γ_2 adalah tingkat rata-rata individu untuk mendapatkan kekebalan penyakit. Hasil analisis dan simulasi numerik menggunakan python dengan metode Runge-Kutta Orde 4 pada pustaka odeint menghasilkan R_0=3.09 dengan parameter μ=0.1, β_1=0.85, β_2=0.7150, α=0.01, γ_1=0.095, γ_2=0.05, ω=0.02 menunjukkan sistem stabil asimtotik lokal pada titik ekuilibrium E^* yang mengindikasikan bahwa penyakit akan selalu ada pada populasi. Sebagai pembanding, diberikan parameter μ=0.1, β_1=0.011, β_2=0.00045, α=0.1, γ_1=0.1, γ_2=0.3, ω=0.02 sehingga diperoleh R_0=0.025, menunjukkan sistem stabil asimtotik lokal pada titik ekuilibrium E_0 yang mengindikasikan bahwa penyakit akan hilang pada populasi. Hasil simulasi dengan tingkat vaksinasi berbeda menunjukkan bahwa strategi vaksinasi efektif untuk mengurangi individu yang terinfeksi. Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman dinamika penyebaran penyakit dan perumusan rekomendasi kebijakan vaksinasi untuk pengendalian penyebaran penyakit menular.Kata Kunci : Model SVIR, Kestabilan Lokal, Bilangan Reproduksi Dasar, Simulasi Numerik
ANALISIS CLUSTER MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS PADA FAKTOR SOSIAL EKONOMI DI KALIMANTAN BARAT Rachmawati, Febby; Yundari, Yundari; Huda, Nur'ainul Miftahul
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 5 (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.v13i5.81858

Abstract

Peningkatan kesejahteraan masyarakat merupakan tujuan pembangunan nasional yang mencakup pertumbuhan ekonomi. Baik itu kemajuan di bidang pendidikan, perekonomian, maupun infrastruktur. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan indikator sosial ekonomi lainnya seperti Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), dan Jumlah Penduduk Miskin (JPM) digunakan untuk memastikan pencapaian pembangunan. Pengelompokan diperlukan untuk menentukan kualifikasi setiap indikasi; dengan melakukan hal ini, Anda dapat melihat indikator dari yang paling memenuhi syarat hingga yang paling tidak memenuhi syarat. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kabupaten dan kota di Kalimantan Barat menurut karakteristik sosial ekonomi dengan menggunakan metodologi K-Means dan Fuzzy C-Means. Fuzzy C-Means mengurutkan informasi berdasarkan tingkat keanggotaan, sedangkan K-Means mengurutkannya berdasarkan kemiripan atau kedekatannya dengan pusat massa. Pendekatan K-Means mencapai hasilnya pada iterasi ketiga sedangkan metode Fuzzy C-Means mencapai hasilnya pada iterasi kedua, dengan nilai centroid tetap konstan. Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means menggunakan tiga struktur pengelompokan yang berbeda. Terdapat tiga kelompok kabupaten/kota berdasarkan status sosial ekonominya: satu dengan delapan kelompok masyarakat berpendapatan rendah, satu dengan empat kelompok masyarakat berpendapatan tinggi, dan satu dengan dua kelompok masyarakat berpendapatan menengah.  Kata Kunci :  sosial ekonomi,  clustering, analisis faktor
Co-Authors Adrian, Ferry Ahmad Yani T Alexander Ananda, Adelia Angraini, Wanda Aprilianti, Aulia Aprizkiyandari, Siti Ariani, Prisilia Arizal, Arizal Asyrad, Adam Ayu Lestari Ayu Sri Utami Bambang Poniman Barita Riana Sitours Bayu Prihandono Brella Glysentia Vilgalita Chintya, Yuni Daniel Happy Putra Daska, Hipin Dea Rizki Darmawanti Dede Suratman Deni Winda Sari Desi Desi Ditanti Putri Shofia Eka Febrianti, Eka Eligia Helvianti Tri Lina P Elishabet Yohana Enis Rahayu Erlando Erlando Ervina Febyolga Evangelista, Gitta Evi Novian Evi Noviani Evy Sulistianingsih Fajria, Intan Luthfiani Fansiskus Fran Fikadila, Lisa Firhan Januardi Firmansyah, Dimas Fran, Fransiskus Fransiskus Fran Fransiskus Fran Hamdani Hamdani Hanssen, Calvin Helmi Helmi Helmi Helmi Helmi Helmi Helmi Hendra Perdana Hengki, Marius Henny Priandini Amalia Huda, Nur'ainul Miftahul HUDA, NUR’AINUL MIFTAHUL Huda, Nur’ainul Miftahul Ikbal Muhaimin Jonathan, Ryan Juwita, Dia Prima Laksono Trisnantoro Lauren, Nover Laurens Paskhia Dirda Rusanditia Lexandra, Natalia Lina Astuti Maharani, Citra Cipta Mariatul Kiftiah Martha, Shantika Meisita, Cheril Meliana Pasaribu Melinda Mareta Sari Mohamad Rif'at Mudinillah, Adam Muhammad Ilyas Mujiarti, Eka May Muslimah (F54210032) Nadia Putri Kurniawati Neno Juli Triami Neva Satyahadewi Nilamsari Kusumastuti Ningrum, Runi Aisyah Diyah Novia Kristefany Kabang Nurfadilah, Kori’ah NURFITRI IMRO’AH Nurfitri Im’roah Nurliantika, Nurliantika NUR’AINUL MIFTAHUL HUDA Pranata Anggi Priyatna, Tegar Rama Puspita, Urfila Dian Putra, Fajar Rahmana Putri Romanda Rachmawati, Febby Rahmah, Mhaulia Ramadhan, Rahul Ramadhanti, Tasya Redika Rayhannisa, Rayhannisa Rif'at, Mohammad Rifatullah, Rohit Riski Apriadi Rivaldi, Syahrul Rizki, Setyo Wira Ryan Jonathan Safitri, Fauziah Sasqia Aklysta Antaristi Setyo Wira Rizki Setyo Wira Rizki Shantika Martha Shantika Martha Silvia, Elma Silvy Heriyanti Suryani Suryani Takuan, Julianus Tambunan, Ayu Oktavia Tamtama, Ray Udjianna Sekteria Pasaribu Utriweni Mukhaiyar Venti, Monalisa Wele, Bruno Sala Winanda Epriyanti Yudhi Yulis Jamiah Zada Almira Zubaidah Zubaidah