Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.995
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Eksplora Informatika JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) DoubleClick : Journal of Computer and Information Technology Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Kurawal - Jurnal Teknologi, Informasi dan Industri JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP) Jurnal Informatika Global EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Jumat Informatika: Jurnal Pengabdian Masyarakat Bulletin of Computer Science Research Jurnal Abdi Masyarakat Indonesia Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK Brilliance: Research of Artificial Intelligence Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Informatics and Enginering Dedication Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Jurnal Nasional Teknologi Komputer Arcitech: Journal of Computer Science and Artificial Intelligence Jurnal Informatika Progres The Indonesian Journal of Computer Science Research Mestaka: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Innovative: Journal Of Social Science Research MDP Student Conference Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems JRIIN :Jurnal Riset Informatika dan Inovasi Jurnal Rekayasa Sistem Informasi dan Teknologi Jurnal Software Engineering and Computational Intelligence Scientific Journal of Informatics LogicLink: Journal of Artificial Intelligence and Multimedia in Informatics Applied Information Technology and Computer Science (AICOMS) Welfare: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Nasional Teknologi Informasi dan Aplikasinya Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi
Muhammad Rizky Pribadi
Universitas Multi Data Palembang
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 87 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 87 Documents
Search

 4   5   6   7   8 
Analisis Sentimen terhadap Jalan Rusak di Palembang Pada Media Sosial Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Virgiansyah, Muhammad Rifqi; Stephanie, Stephanie; Rizky Pribadi, Muhammad
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 5 No 1 (2024): June 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/tin.v5i1.5239

Abstract

In developed countries, the development of road infrastructure plays a vital role in driving economic development. The involvement of public authorities is very necessary in providing funds for infrastructure development, considering that roads are a very important form of public infrastructure. However, there are still some areas, such as Palembang, where damaged roads are still a serious problem. The Palembang regional government is suspected of being less proactive in improving road infrastructure in their area. In an effort to fight for the government's attention to road conditions in Palembang, the public uses social media as a means to voice complaints. A number of tweets, posts, and submissions using the keyword "Jalan Rusak Palembang" on Twitter, Instagram, and TikTok revealed that sentiment was found to be only 1.8% showing positive sentiment, 13.3% neutral sentiment, and 84.9% sentiment negativity towards damaged road conditions dominates. In order to collect further data regarding public perceptions of road conditions in Palembang, research was conducted using the Naïve Bayes algorithm. The test results show that the Naïve Bayes model provides an accuracy of 91,20, precision of 92,32%, recall of 91,20%, and F1 score of 91,26%, showing excellent performance in classifying public sentiment towards damaged roads in Palembang.
Perancangan UI/UX Pada Aplikasi PawsCare Menggunakan Metode Design Thinking Bautista, Christian; Putri, Agnes Anastasia; Lin, Valen Julyo Armando Davincy; Shela, Shela; Saputra, Chandra; Pribadi, Muhammad Rizky
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 4 No 2 (2024): JPTI - Februari 2024
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.391

Abstract

PawsCare adalah aplikasi inovatif yang dirancang khusus untuk membantu pemilik anjing dalam merawat dan menjaga kesehatan hewan peliharaan mereka. Dengan menyediakan platform mobile yang mudah diakses, aplikasi ini dibuat dengan tujuan memberikan informasi lengkap tentang makanan, vaksinasi, perawatan, serta konsultasi dengan dokter hewan profesional. Pendekatan desain menggunakan metode Design Thinking memastikan bahwa antarmuka pengguna dan pengalaman pengguna teroptimalisasi, sehingga PawsCare tidak hanya memberikan solusi praktis tetapi juga pengalaman yang menyenangkan dan memuaskan bagi para pecinta anjing. Dalam aplikasi ini para pengguna dapat dengan mudah mengoperasikan berbagai fitur maupun menu yang ada berkat metode yang telah digunakan. Sehingga dapat dikatakan aplikasi ini merupakan suatu terobosan baru untuk para pecinta anjing yang dapat membantu pemilik anjing untuk melakukan berbagai kegiatan untuk hewan kesayangannya, mulai dari konsultasi dengan dokter hewan, memberi kebutuhan untuk anjing, dan dapat digunakan untuk melakukan reservasi online.
Perancangan UI/UX Pada Aplikasi Mobilindo Menggunakan Design Thinking Wijaya, Daniel; Saputra Edika, Nelson; Wilcent, Wilcent; Hendrawan, Malvin; Saputra, Adi; Pribadi, Muhammad Rizky
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 4 No 2 (2024): JPTI - Februari 2024
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.395

Abstract

Sebuah studi yang mengadopsi pemikiran desain untuk mewujudkan antarmuka pengguna (UI) yang menarik secara visual dan memperkaya pengalaman pengguna (UX) untuk aplikasi pembelian mobil bertema "Mobilindo". Perjalanan kami melalui berbagai tahapan pemikiran desain membawa kami ke dalam jurang terdalam kebutuhan, keinginan, dan tantangan pengguna saat mereka mengarungi keruhnya proses pembelian mobil. Kami memulai dengan empati: wawancara dan observasi selama fase ini memberikan wawasan tentang calon pengguna dan konteks aplikasi mereka. Beralih ke definisi, kami memaparkan masalah yang ada serta kebutuhan pengguna; ini akan menjadi bintang utara kami selama upaya desain.
SENTIMEN ANALISIS PRESIDEN TERPILIH MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE: SENTIMEN ANALISIS PRESIDEN TERPILIH MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE Kurniawan, Ricky Arie; Indi Nizar G, Fernandi; Pribadi, Muhammad Rizky
The Indonesian Journal of Computer Science Research Vol. 3 No. 2 (2024): Juli
Publisher : Hemispheres Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59095/ijcsr.v3i2.149

Abstract

Pemilihan umum sejatinya merupakan arena yang mewadahi para calon kandidat dalam kontestasi politik yang meraih kekuasaan dengan partisipasi rakyat untuk menentukan pilihan dan sebagai penyalur hak sosial dan politik masyarakat itu sendiri. Pada pemilu tahun 2024, khususnya untuk pemilihan presiden dan wakil presiden Indonesia, hasil menunjukkan bahwa kandidat presiden Republik Indonesia nomor urut 2, yaitu Prabowo Subianto dan Gibran Rakabuming Raka, terpilih sebagai presiden dan wakil presiden Republik Indonesia untuk periode 2024 – 2029 dengan perolehan suara sebesar 58%. Hal ini memicu beragam tanggapan dari seluruh masyarakat Indonesia, khususnya di media sosial Twitter (X). penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap tanggapan masyarakat Indonesia terkait terpilihnya Prabowo Subianto dan Gibran Rakabuming Raka sebagai presiden dan wakil presiden Republik Indonesia periode 2024 – 2029. Penelitian ini menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan data Twitter dan mengetahui sentimen masyarakat terhadap presiden terpilih pada pemilu 2024. Data yang terkumpul diseleksi secara acak untuk menghasilkan 427 data dari total data, yang terdiri dari 26 tweet positif, 3 tweet negatif, dan 398 tweet netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tweet mengenai presiden terpilih Republik Indonesia mendapat sentimen netral sebesar 96% dari publik di Twitter. Percobaan yang dilakukan menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 96% pada model Support Vector Machine (SVM) dengan implementasi SMOTE untuk menangani data yang tidak seimbang. Hasil ini dapat digunakan untuk melihat opini publik dan harapan terhadap presiden terpilih untuk kemajuan Negara Republik Indonesia selama 5 tahun ke depan.
Pengoptimalan Penggunaan dan Fungsi ChatGPT Pada Anak Muda Gereja St.Petrus Palembang Michael; Andreas Danny Agus W; Muhammad Rizky Pribadi
Welfare : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 3 (2023): Welfare : September 2023
Publisher : Fakultas Ekonomi dan Bisnis Islam, IAIN Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30762/welfare.v1i3.604

Abstract

This study discusses the implementation of community service activities for young people at St. Petrus Palembang by using ChatGPT technology as a tool to introduce and train its use. This training aims to understand the concept of ChatGPT and improve skills in using this technology effectively and efficiently. The method used in this activity is presentation and hands-on practice. The results of this training show that the use of ChatGPT can improve the quality of learning for participants through interesting and interactive interactions. Participants can easily understand technology concepts through interaction with ChatGPT, which provides fast and accurate responses and explanations. The advice given is to carry out routine training programs in Sunday Schools to strengthen the use of technology in learning and to develop various types of content that can be accessed through ChatGPT to provide a deeper understanding of technology through interaction with digital technology.
Analisis Sentimen Review Pengguna Viu Pada Play Store Dengan Algoritma Random Forest Tangguh Prana Welas Sukma; Pribadi, Muhammad Rizky
Jurnal Software Engineering and Computational Intelligence Vol 2 No 01 (2024)
Publisher : Informatics Engineering, Faculty of Computer Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jseci.v2i01.4016

Abstract

Abstrak penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen review pengguna Viu di Google Play Store menggunakan algoritma Random Forest. Dengan lebih dari 100 juta unduhan dan 1 juta ulasan, aplikasi ini memberikan wawasan berharga mengenai persepsi pengguna terhadap layanan streaming video tersebut. Melalui analisis sentimen, penelitian ini mencoba memahami lebih dalam bagaimana respons pengguna terhadap Viu. Menggunakan teknik Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), penelitian ini mengatasi ketidakseimbangan kelas dalam dataset ulasan pengguna Viu. Hasil menunjukkan bahwa penerapan SMOTE meningkatkan stabilitas dan akurasi model, dengan peningkatan signifikan dalam akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memberikan wawasan tentang sentimen pengguna terhadap Viu, tetapi juga mengevaluasi efektivitas teknik SMOTE dalam meningkatkan kinerja model analisis sentimen menggunakan algoritma Random Forest. Kata kunci: Sentimen Analisis, Viu, Google Play Store, Random Forest, SMOTE.
Analisis Keamanan Sistem E-Voting Berbasis Blockchain Dengan Menggunakan Ganache Dan Echidna Peter Reynard Susanto; Muhammad Rizky Pribadi
JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Vol. 7 No. 2 (2025): JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika, Edisi Nopember 2025
Publisher : Yayasan Kita Menulis

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

Abstract

E-voting merupakan sebuah proses pemungutan suara yang dilakukan dengan bantuan media teknologi informasi yang bertujuan untuk mempercepat serta mempermudah proses pemungutan dan perhitungan suara pada kegiatan pemilihan umum. Namun, penerapan e-voting masih menghadapi berbagai tantangan, terutama terkait aspek keamanan dan integritas data pemilihan suara karena keamanan merupakan aspek yang krusial dalam proses demokratis. Sistem e-voting berbasis blockchain menawarkan transparansi dan integritas data, tetapi masih menghadapi tantangan keamanan khususnya pada smart contract yang merupakan inti dari proses pemungutan suara. Penelitian ini bertujuan untuk menguji tingkat keamanan smart contract pada e-voting berbasis blockchain Ethereum dengan metode pengujian berbasis properti menggunakan fuzzer Echidna. Pengujian dilakukan terhadap lima properti keamanan, yaitu tidak bisa double vote, total suara tidak pernah berkurang, jumlah kandidat selalu tetap, jumlah suara dan pemilih sama serta pemilih selalu memberikan satu suara. Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh properti dinyatakan passing karena tidak ditemukan pelanggaran logika meskipun Echidna telah melakukan ribuan transaksi acak untuk menemukan bug.
Perbandingan Naïve Bayes dan SVM terhadap Analisis Sentimen QRIS di Luar Negeri Pambudi, Readysna Krisna; Prasetyo, Zavier Billy; Pribadi, Muhammad Rizky
Jurnal Software Engineering and Computational Intelligence Vol 3 No 02 (2025)
Publisher : Informatics Engineering, Faculty of Computer Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jseci.v3i02.5424

Abstract

Penelitian ini membandingkan algoritma Naïve Bayes dab SVM (Support Vector Machine) dalam analisis sentimen terhadap komentar pengguna TikTok mengenai penggunaan QRIS di luar negeri. Data dikumpulkan dengan data scraping dari komentar TikTok, kemudian melakukan prepocessing text, transformasi TF-IDF, dan penerapan SMOTE. Setiap komentar diberi label secara manual ke dalam kategori positif, negatif, atau netral. Hasil Evaluasi menunjukkan bahwa algoritma SVM menunjukkan hasil yang lebih tinggi dibandingkan algoritma Naïve Bayes dengan accuracy sebesar 62.30%, sedangkan Naïve Bayes 57.40%. Precision SVM sebesar 63.44%, sedangkan Naïve Bayes 62.98%. Recall SVM sebesar 62.30%, sedangkan Naïve Bayes 57.40%. F1-Score SVM sebesar 59.60%, sedangkan Naïve Bayes 51.33%. Dengan demikian algoritma SVM lebih efektif digunakan dalam analisis sentimen dibandingkan algoritma Naïve Bayes.
Klasterisasi Kategori Judul Buku Pada Perpustakaan Dengan Menggunakan Metode HDBSCAN Laksono, Ivan Luthfi; Pribadi, Muhammad Rizky
Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol 6 No 2 (2026): April 2026 || Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Multi Data Palembang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/algoritme.v6i2.14011

Abstract

To assist in library collection management, this study aims to create a system that can automatically classify book titles. Previous studies have mostly used K-Means and DBSCAN because they have limitations in determining the number of clusters and are less responsive to varying densities of text data. Furthermore, HDBSCAN is still limited to clustering Indonesian-language book titles. The dataset consists of 1044 book titles that were processed through text preprocessing, TF-IDF weighting, and dimension reduction using Singular Value Decomposition (SVD). When HDBSCAN was used for clustering and compared with DBSCAN, the results showed that the combination of SVD and HDBSCAN had better cluster quality with a Silhouette value of 0.158 and a lower noise level. This study scientifically demonstrates that improving the stability of cluster structures in large book title data can be achieved through the integration of dimension reduction and density-based clustering.
Implementasi Least Squares Support Vector Machine dan SMOTE untuk Klasifikasi Kesehatan Mental Marcelino Marcelino; Muhammad Rizky Pribadi
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 15, No 2 (2026): April 2026
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v15i2.3613

Abstract

Mental health disorders such as depression, anxiety, and stress are global problems that require accurate early detection. This study proposes a mental health classification model using machine learning algorithms based on data from the Depression Anxiety Stress Scales (DASS-42) questionnaire and respondent demographic features. The main method used is Least Squares Support Vector Machine (LSSVM) combined with Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) and Backward Elimination feature selection. From testing on 39,775 respondent data, Backward Elimination successfully reduced more than 40% of the feature dimensions by selecting the most statistically significant attributes (p-value < 0.05). Oversampling with SMOTE proved successful in overcoming class imbalance in minority labels. Performance evaluation showed that LSSVM using the Radial Basis Function (RBF) kernel provided the most optimal results compared to the Linear and Polynomial kernels, with an F1-Score of 83.96% for Depression, 77.30% for Anxiety, and 82.00% for Stress. This proposed model contributes to the development of a more computational, efficient, and accurate mental health screening system.Keywords: Backward Elimination; DASS-42; LSSVM; Mental Health; SMOTE AbstrakGangguan kesehatan mental seperti depresi, kecemasan, dan stres merupakan masalah global yang memerlukan deteksi dini yang akurat. Penelitian ini mengusulkan model klasifikasi tingkat kesehatan mental menggunakan algoritma machine learning berdasarkan data kuesioner Depression Anxiety Stress Scales (DASS-42) dan fitur demografis responden. Metode utama yang digunakan adalah Least Squares Support Vector Machine (LSSVM) yang dikombinasikan dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dan seleksi fitur Backward Elimination. Dari pengujian terhadap 39.775 data responden, Backward Elimination berhasil mereduksi lebih dari 40% dimensi fitur dengan menyeleksi atribut yang paling signifikan secara statistik (p-value < 0.05). Oversampling dengan SMOTE terbukti berhasil mengatasi ketidakseimbangan kelas pada label minoritas. Evaluasi kinerja menunjukkan bahwa LSSVM menggunakan kernel Radial Basis Function (RBF) memberikan hasil paling optimal dibandingkan kernel Linear dan Polynomial, dengan pencapaian F1-Score sebesar 83.96% untuk Depresi, 77.30% untuk Kecemasan, dan 82.00% untuk Stres. Model yang diusulkan ini berkontribusi dalam pengembangan sistem screening kesehatan mental yang lebih komputasional, efisien, dan akurat. 
Co-Authors -, Felicia Adi Saputra Aditya Al Assad Aditya Ali Kusuma Adrian Chen Adrian Suparto Adrian Suparto Ahmad Dumyati Ahmad Zaky Nadimsyah Albert Cahayadi Alvin Hujaya Alwin Marcellino Amarullah, Rendy Ampu Syura Ananda Wijaya Andreas Andreas Andreas Danny Agus W Andreas Saputra Andrian Wijaya Angel Kelly Asyraq, Cerwyn Bakti Ananda Fernando Bautista, Christian Bebin Paula Bella Jenni Ourelia Boy Putra Brilliant Chandra Pratama Calvin Bertnas Valentino Calvin Saputra Carissa Maharani Chandra Chandra Saputra Christian Richie Wijaya Clara Meyhazlinda Putri Clement, Michael Joy Daffa Yudha Musyaffa Daniel Daniel Daniel Johan Daniel Udjulawa Daniel Wijaya Darwin Saputra David Sebastian Dedy Hermanto Desta Rahman Theja Desy Iba Ricoida Dicky Ryanto Fernandes Dina Lestari Putri Diva Putri Kynta Dwi Apriyanti Sastika Dwi Cahyadi, Ambrosius Effendi pratama, Samuel Egi Fransisco Saputra Eka Puji Widiyanto Evangs Mailoa Evi Maria Fadhel Muhammad Fadhil Sa'adat Farisi, Ahmad Farisi, Ahmad Fathimah Azzahra Felicia Felicia Felix Gunawan Fellyca Effendi Fellycia Caroline Femmy Johan Feriyanto Feriyanto Ferliansyah, Fernando Fernandi Indi Nizar G Fernando Feliansyah Fernando Fernando Fernando Namas Fionna Caroline Florence Renaldo Frans Bachtiar Fransiskus Daniel Chandra Frisky Wijaya Genisshanda Nabila Matari Geraldo Wilson Gerry Christian Pilipus Gunawan, Michael Hafidz Irsyad Hafiz Irsyad Hafizh Pebrian Hansen Hansen Hendrawan, Malvin Hendry Hindriyanto Dwi Purnomo Ilham Indra Hidayat Imelia Dwinora Cahyati Indi Nizar G, Fernandi Ivan Luthfi Laksono Jackie Wijaya Jasen Jonathan Jaysen Stephanus Ja`Far Ja`Far Jelvin Krisna Putra Jennifer Verty Jerin, Nathaniel Jesen Ong Jonathan Jason Constantine Jonathan Tanujaya Jonathan Wijaya Joseph Eduard Uly Loni Jovansa Putra Laksana Kasanova, Sinyo Kelvin Dwi Wahyudi Kevin agustria zahri Kevin Andreas KGS M Ammar Yazid Klaudius Audie Irsansaputra Kurniawan, Ricky Arie Laksono, Ivan Luthfi Laurentius Ricardo Wijaya Leo Chandra Leonardo Yahya Liem, Steven Lin, Valen Julyo Armando Davincy Lipi Amanda Putra Lucretia, Jolyn M Lazuardi Ferdillian M. Dhafa Adjie Saputra Marcelino Marcelino Mario Rivaldo Michael Michael Joy Clement michael Wijaya Migel Orvin Febryan Millenia Mudita Chandra Muhammad Abdul Azizul Hakim Muhammad Alfa Rizi Muhammad Azril Fahrezi Muhammad Dafhi Mayrizkiy Muhammad Dody Muhammad Fadli Muhammad Fajar Ariansyah Muhammad Hamdandi Muhammad Naufal Anugrah Muhammad Radja Juang Jamemiko Muhammad Redho Saputra Muhammad Reyza Nirwana Muhammad Robi, Muhammad Muhammad Tri Setianto Nabila Syiva Altarisa Nabilah Dayanah Nathacia Lais Naufal Akbar Neilsen Nicholas Komah Nicolas Jacky Pratama Hasan Nova Ariansyah Opita Purwasih Pambudi, Readysna Krisna Peter Reynard Susanto Pibriana, Desi Prasetyo, Zavier Billy Pratama, Brilliant Chandra Putra Laksana, Jovansa Putri, Agnes Anastasia Raphael Lee Regian batistuta, Putra Reza Satria Rika Maulina Riki Chandra Rio Ferdynand Riska Fajriati Rivaldo Therino Elevan Rivaldo, Mario Riza Umami Rizky Kurniawan Rizvi Roshan, Muhamad Roby Julian Romi Laxi Ronaldo Putra Rusbandi rusbandi rusbandi, rusbandi Safeti Intan Pratiwi Salwa Fakhira Imletta San Gabriel Vanness Kenrick Erwi Sanila Maharani Santoso, Fian Julio Saputra Edika, Nelson Sardika, Ricky Putra Se, Abd Rosyiid Serenity Devina Suryanto Setiawan, Thomas Shela, Shela Sherdian Djunaidi Sinshevan Viswanatan Kravizt Erwi Siska Amelia Siti Fatimah Az Zahrah Sonia Sonia Sri Yulianto Joko Prasetyo Steffanie Angelica Stephanie Stephanie Stephen Setyawan Steven Tribethran Suparto, Adrian Suryasatria Trihadaru Sutarto Wijono Syahrani Nur Hakim Syalsabilla Valentisyesa Syifa Wahyuni Tad Gonsalves Tangguh Prana Welas Sukma Vannes Wijaya Vanness Bee Victoria Valensita Robert Vincent Vincent Virgiansyah, Muhammad Rifqi Wijang Widhiarso Wijang Widhiarso Wijaya, Ananda Wilcent, Wilcent William Wijaya Yennica Valentine Hagunawan Yohanes Andika Dharma Yohanes Fransisco Mardi Chandra Yohannes, Yohannes Yoko Saputra Dewa Yosefa Camilia Moniung Yunarto Yunarto, Yunarto `Adelia Anjelina