Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
8.952
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Ilmu dan Teknologi Kelautan Tropis IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Jurnal Informatika Jurnal Simetris Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) JTSL (Jurnal Tanah dan Sumberdaya Lahan) Jurnal Transformatika Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Faktor Exacta Jurnal Ilmiah Matrik JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Indonesian Journal of Computing and Modeling J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Building of Informatics, Technology and Science Journal Sensi: Strategic of Education in Information System JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA Aiti: Jurnal Teknologi Informasi Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Journal of Information Technology (JIfoTech) J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Info Sains : Informatika dan Sains Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi IT-Explore: Jurnal Penerapan Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Sri Yulianto Joko Prasetyo
Universitas Kristen Satya Wacana
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts 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 Social Sciences Veterinary Other

Published : 86 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 28 Documents
Search
Journal : Indonesian Journal of Computing and Modeling

 1   2   3 
Sistem Peramalan Serangan Organisme Pengganggu Tanaman Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Berbasis Google Map Christiana Ari Setyaningrum; Sri Yulianto Joko Prasetyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 1 No 1 (2018)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (991.511 KB)

Abstract

Peramalan dan pemetaan Organisme Pengganggu Tanaman (OPT) merupakan salah satu faktor penting bagi petani, dikarenakan dengan pengetahuan tersebut, akan sangat membantu para petani untuk mengetahui penanganan yang tepat terhadap hama yang menyerang. Selama ini, peramalan dan pemetaan Organisme Pengganggu Tanaman masih sangat terbatas. Dengan keterbatasan fasilitas tersebut, dapat dipastikan serangan organisme pengganggu tanaman akan semakin tinggi dan semakin luas daerah serangannya. Sebagai terobosan di bidang pertanian, Sistem Pemetaan dan Peramalan Serangan Organisme Pengganggu Tanaman diharapkan dapat membantu para petani untuk membantu mencegah dan mengurangi serangan hama yang banyak menyerang wilayah pertanian. Mengingat semakin dibutuhkannya sistem yang dapat memetakan dan meramalkan serangan organisme pengganggu tanaman, maka solusi terbaik yang bisa diberikan adalah membangun sistem seperti yang termaksud. Yaitu sistem yang dapat memetakan serangan organisme pengganggu tanaman, dan yang dapat meramalkan serangan hama di masa yang akan datang. Sistem yang dibangun memetakan dan meramalkan serangan organisme pengganggu tanaman di Kabupaten Boyolali dengan peta berbasis Google Map dan dengan peramalan menggunakan Metode Double Exponential Smoothing. Metode Double Exponential Smoothing menggunakan dua kriteria dalam penghitungannya yaitu data serangan dan data gagal panen atau puso. Hasil dari perhitungan menunjukkan adanya serangan tahun 10 tahun mendatang dari tahun 2010 hingga 2019 akan mengalami penurunan jumlah serangan dan ditunjukkan dalam bentuk peta, tabel dan grafik.
Pemetaan Penyebaran Guru di Provinsi Banten dengan Menggunakan Metode Spatial Clustering K-Means (Studi kasus : Wilayah Provinsi Banten) Yohanes Aji Priambodo; Sri Yulianto Joko Prasetyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 1 No 1 (2018)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1086.1 KB)

Abstract

Tingkat pendidikan di Indonesia masih tergolong rendah, salah satu penyumbang peran terbesar dari pendidikan adalah peran guru. Pemerataan guru di Indonesia tidak merata di semua wilayah, sebagian besar guru hanya menempati wilayah perkotaan. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik tahun 2013, Provinsi Banten memilikiIndeks Pembangunan Manusia terendah di pulau Jawa. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk memetakan penyebaran guru di wilayah Provinsi Banten. Pada penelitian ini pengelompokan menggunakan algoritma K-Means berdasarkan jumlah guru, jumlah murid dan jumlah sekolah pada jenjang pendidikan Sekolah Dasar, Sekolah Menengah Pertama dan Sekolah Menengah Atas. Hasil pengelompokan kemudian dipetakan dengan menggunakan Sistem Informasi Geografis. Hasil dari penelitian ini adalah pemetaan wilayah Provinsi Banten berdasarkan jenjang pendidikan yang memiliki kekurangan, kecukupan dan kelebihan guru sesuai dengan kabupaten/kota. Manfaat dari hasil penelitian ini adalah dapat menjadi saran bagi Dinas Pendidikan Provinsi Banten dalam hal pemerataan guru.
Analisis Index Vegetasi Pesisir Pantai Aceh Pasca Tsunami Menggunakan Citra Satelit Landsat 7 Dan Landsat 8 Dengan Metode Clustering Algoritma K-Means Lyonly Evany Tomasoa; Sri Yulianto Joko Prasetyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 1 No 1 (2018)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1348.982 KB)

Abstract

26 Desember 2004 terjadi gempa bumi dahsyat di Samudra Hindia, Gempa ini berkekuatan 9,3 menurut skala Richter dan merupakan gempa bumi terdahsyat dalam kurun waktu 40 tahun terakhir. Oleh Karena itu penulis akan melakukan penelitian tentang analisis NDVI wilayah Pesisir pantai aceh dengan membandingkan hasil Analisis Indeks Vegetasi Aceh pada saat sebelum, sesaat setelah terjadi bencana Tsunami, dan kondisi saat ini dengan , menggunakan metode Clustering K-means. Algoritma K-Means merupakan salah satu teknik pengelompokan data yang sering digunakan. K Means mengelompokkan objek yang mirip dalam cluster yang sama. Hasil analisis menunjukan adanya perbedaan sebelum dan sesudah gempa. Tahun 2004 wilayah kabupaten aceh barat daya memiliki luas hutan dan daerah pemukiman disertai garis pantai yang masih sangat baik. Namun ketika terjadi gempa, pada tahun 2005 terjadi pelebaran lahan vegetasi yang begitu besar dikarenakan lahan tandus dan bebatuan berubah menjadi lahan hijau dan lahan produksi padi dan juga bisa digunakan untuk pemukiman penduduk.. Hal ini diperkuat dengan data Badan Pusat Statistik dimana jumlah penduduk dari 2004 ke 2005 mengalami peningkatan sebesar 4,1% begitu pula dengan luas lahan produksi padi yang juga mengalami peningkatan sebesar 20,4%. Wilayah pesisir pantai pun semakin lebar dengan adanya daerah air dangkal.
Model Sistem Pakar Fuzzy Logic Method untuk Menentukan Status Akreditasi pada Sistem Informasi SAPTI Universitas Kristen Satya Wacana Berbasis Web Bintang Lazuardi; Sri Yulianto Joko Prasetyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 1 No 2 (2018)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (455.937 KB)

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode sistem pakar Fuzzy Logic Method pada Sistem Akreditasi Program Studi Internal (SAPTI) Universitas Kristen Satya Wacana berbasis teknologi web. Metode tersebut digunakan untuk menentukan status akreditasi pada setiap program studi yang direpresentasikan dalam bahasa pemrograman PHP, MySQL, Javascript, dan HTML. Status akreditasi ditentukan berdasarkan aturan-aturan variabel penentu. Selanjutnya dimasukkan kedalam basis pengetahuan sistem pakar dan dilakukan perhitungan secara matematis dengan menggunakan metode inferensi fuzzy Tsukamoto. Berdasarkan tahapan tersebut menghasilkan status akreditasi dengan beberapa kategori rentang nilai yaitu 0%-70% merupakan status gagal akreditasi, 70%-82.5% revisi akreditasi, dan 82.5%-100% sukses akreditasi.
Model Fitur Pencarian Dokumen pada Web Sistem Akreditasi Progam Studi (SAPTI) UKSW menggunakan Metode AJAX Erik Wahyu Abdi Nugroho; Sri Yulianto Joko Prasetyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 1 No 2 (2018)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (516.969 KB)

Abstract

SAPTI UKSW merupakan sebuah web yang bertujuan untuk mempermudah proses akreditasi program studi di UKSW. Web ini mempunyai banyak dokumen penting termasuk dokumen akreditasi dan dokumen AIPT yang jUMLahnya ribuan file dimana tujuan penelitian ini yaitu memudahkan user program studi maupun user admin dalam proses pencarian dokumen tersebut. Salah satu kendala proses pencarian dokumen yaitu kecepatan dan ketepatan dalam menemukan dokumen yang dicari. Untuk itu dibutuhkan suatu metode atau teknik yang dapat meningkatkan proses pencarian dokumen tersebut salah satu cara yaitu dengan menerapkan teknik AJAX pada fitur pencarian dokumen. AJAX (Asynchronous Javascript and XML) merupakan sebuah teknik pemrograman berbasis web Javascript yang dapat langsung berkomunikasi langsung dengan server tanpa harus refresh laman web tersebut. Dengan menerapkan teknik AJAX pada fitur pencarian dokumen web SAPTI, memungkinkan proses pencarian akan lebih cepat, efektif dan efisien, tentu akan membantu user admin dan user program studi.
Prediksi Spasial Wilayah Resiko Tanah Longsor Di Jawa Tengah Berdasarkan SAVI, OSAVI, DVI, NDVI Menggunakan Krigging Dwi Hayati; Sri Yulianto Joko Prasetyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 1 No 2 (2018)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (387.633 KB)

Abstract

Landslides are the process of moving rock periods (soil) due to gravity. On the spatial prediction of landslide occurrence in the District in Central Java based on vegetation index using kriging. The vegetation index is the amount of green vegetation values obtained from the processing of digital signal data of the brightness value of several satellite sensor data channels. Some of the vegetation index algorithms used are SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), OSAVI (Optimized Soil Adjusted Vegetation Index), DVI (Difference Vegetation Index), NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Kriging is one of the prediction and interpolation methods in geostatistika, consisting of two types of ordinary kriging when only one variable and cokriging when there are more than one variable observed. Kriging functioning formation of color gradient pattern on map result of data interpolation. In this research it was found that the occurrence of landslide in the sample area correlated with low, medium, high, DVI vegetation index of DVI, NDVI, SAVI, OSVII. Banjarnegara Regency is prone to landslides in medium category, Wonosobo Regency in High category, Magelang Regency in High category, Kebumen Regency in Low category, Purworejo Regency in Low category. So it can be concluded that landslides are affected or associated with low tree cover seen by NDVI, DVI, SAVI, OSAVI vegetation indices.
Analisis Perbedaan Indeks Vegetasi Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan Normalized Burn Ratio (NBR) Kabupaten Pelalawan Menggunakan Citra Satelit Landsat 8 Valentino Kevin Sitanayah Que; Sri Yulianto Joko Prasetyo; Charitas Fibriani
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 2 No 1 (2019)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (430.419 KB)

Abstract

Indonesia became one of the various countries that experienced a forest fire disaster and became the second highest country to lose forests after Brazil was ranked first according to FRA. The purpose of this study is to see changes and differences in the value of vegetation index on forest / burned land in Pelalawan District, Riau Province. The method used in this study is remote sensing analysis, namely the vegetation index Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Burn Ratio (NBR). Fire statistics are obtained from riau.bps.go.id and the research data uses Landsat 8 OLI Satellite Imagery.The results of the study found that the NDVI vegetation index value was higher than the NBR vegetation index value, which meant that the NDVI vegetation index in Pelalawan District was classified as good but many areas were burnt and caused considerable losses. NDVI and NBR vegetation index values ​​at 3 time periods experienced a not significant increase and decrease. Pelalawan Regency is at the NBR vegetation index value of 0.123 - 0.529 and the vegetation index value of NDVI at 3 time periods is said to be large with the highest values ​​of 0.448 - 0.543 (> 0.4 good vegetation) which are classified as warm area forests and tropical rain forests. The area of ​​the burning area is at the highest moderate level (moderate-high), which is on 17 November 2016 covering an area of ​​522.708 hectares or almost half of the area of ​​Pelalawan District.
Pemetaan Lokasi UMKM Kaligrafi Kabupaten Kudus dengan Metode Location Based Service sebagai Media Promosi Berbasis WebGIS Muhammad Sholikhan; Sri Yulianto Joko Prasetyo; Kristoko Dwi Hartomo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 2 No 1 (2019)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (997.823 KB)

Abstract

Kudus adalah sebuah kabupaten di Jawa Tengah yang dikenal mempunyai berbagai macam Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM), salah satunya adalah di bidang Kaligrafi. Beberapa UMKM kaligrafi sudah mampu beradaptasi dengan teknologi yaitu dengan memanfaatkan media sosial untuk melakukan promosi. Tetapi sebagian dari UMKM masih menggunakan cara tradisional sehingga berimbas pada rendahnya pendapatan. Di sisi lain, calon konsumen kaligrafi kesulitan menentukan pilihan dalam membeli produk kaligrafi dikarenakan minimnya informasi keberadaan UMKM kaligrafi di Kudus. Oleh karena itu dibuatlah penelitian dengan mengimplementasikan webGIS untuk pemetaan lokasi dan promosi produk UMKM kaligrafi di kabupaten Kudus dengan metode Location Based Service. Penelitian ini menghasilkan sebuah webGIS yang dibuat dengan Google Maps API v3 dan Framework CodeIgniter yang bisa diakses melalui browser internet. Di dalam webGIS ini dimuat profil 30 UMKM kaligrafi yang tersebar di 9 kecamatan yang ada di kabupaten Kudus. Berdasarkan rekapitulasi hasil uji usabilitas menggunakan kuesioner dengan 400 responden didapatkan hasil bahwa webGIS ini termasuk kategori cukup efektif dan cukup efisien
Potensi Resiko Banjir dengan Menggunakan Citra Satelit (Studi Kasus : Kota Manado, Provinsi Sulawesi Utara) Brian Laurensz; Feibe Lawalata; Sri Yulianto Joko Prasetyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 2 No 1 (2019)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (667.934 KB)

Abstract

Bencana alam adalah salah satu fenomena yang dapat terjadi setiap saat, dimanapun dan kapanpun. Bencana alam banjir merupakan bencana yang paling banyak di dapati hampir diseluruh tempat, banjir dapat membawa kerusakan , kerugiaan dan bahkan dapat merenggut nyawa. Kondisi Sulawesi utara (Sulut) dan sekitarnya merupakan wilayah rawan bencana baik secara geografis, geologis, hidrologis dan demografis. Kondisi daerah Sulut berada di pertemuan beberapa lempeng tektonik bumi, di kelilingi oleh beberapa gunung berapi, daerah kepulauan dan degradasi lingkungan yang tinggi. Oleh sebab itu hampir sebagian besar potensi ancaman bencana berada di wilayah sulut dan sekitarnya. Berdasarkan kejadian bencana alam di Kota Manado beberapa tahun terakhir ini, yang terjadi di beberapa kecamatan. Dilihat dari karakteristik wilayah Kota Manado maka dilakukan pemetaan daerah risiko banjir dengan pemanfaatan Sistem Informasi Geografis (SIG) yang bertujuan untuk memberikan informasi lokasi-lokasi yang memiliki resiko bencana banjir. Pada penelitian ini menggunakan metode analisis Standardized Precipitation Index (SPI), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) dan Inverse Distance Weighted (IDW) untuk eksplorasi data menggunakan Quantum GIS (QGIS). Dapat dilihat nilai NDVI atau indeks vegetasi tingkat kehijauan di Manado pada musim hujan ada pada rentang 0.451 – 0.639, yang menandakan indeks vegetasi kehijauan tinggi. Dan pada musim kemarau ada pada rentang 0.444 – 0.615, yang menandakan indeks vegetasi kehijauan tinggi. Dalam metode NDWI di dapati tingkat kebasahan di kota Manado ada pada tingkat sedang. Untuk metode SAVI di dapati Manado ad pada rentang nilai -0.103 sampai 0.153 yang menandakan banyak genangan air. Berdasarkan pembahasan di dapati kecamatan yang berpotensi banjir di kota Manado dari yang paling tinggi sampai dengan rendah yaitu : yang paling tinggi ada di kecamatan Tuminting, Singkil, Paal Dua, Tikala, Wanea, Sario, Wenang, Malalayang. Berpotensi sedang : Kecamatan Bunaken, dan berpotensi rendah Kecamatan Mapanget
Perubahan Konversi Lahan Menggunakan NDVI, EVI, SAVI dan PCA pada Citra Landsat 8 (Studi Kasus : Kota Salatiga) Riko Yudistira; Arit Imanuel Meha; Sri Yulianto Joko Prasetyo
Indonesian Journal of Computing and Modeling Vol 2 No 1 (2019)
Publisher : Pusat Studi Sistem Informasi dan Pemodelan Mitigasi Tropika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (537.133 KB)

Abstract

Perubahann fungsi lahan pada Kota Salatiga dipengaruhi oleh kebutuhan masyarakat dalam penggunaan tanah di wilayah Kota Salatiga, akibatnya lahan terus mengalami perubahan. Laju perubahan penggunaan tanah di Kota Salatiga dari daerah pertanian ke permukiman dan kawasan industri dari tahun ke tahun mencapai 8.1 Ha. Maka diperlukan sebuah pemetaan dan perhitungan perubahan konversi lahan yang terjadi di Kota Salatiga.Sistem Informasi Geografis sangat diperlukan untuk melihat jenis vegetasi yang berada pada wilayah penelitian yang di lakukan, indeks vegetasi yang diperlukan diantaranya indeks NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), EVI (Enhanced Vegetation Index) dan SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) yang kemudian akan dioleh menggunakan metode PCA (Principal Component Analysis). Dari hasil penelitian disimpulkan bahwa luas area untuk tahun 2013 dan tahun 2018 diantaranya pada luas area urban/pemukiman mengalami kenaikan sebesar 801.511 Ha, sedangkan lahan perkebunan/sawah mengalami penurunan sebesar 801.511 Ha, dan RTH (Ruang Terbuka Hijau) mengalami penurunan sebesar 1.001.889 Ha pada tahun 2018. Dari pengolahan PCA gabungan dari NDVI, EVI dan SAVI pada Kota Salatiga, Provinsi Jawa Tengah untuk tahun 2013 dan 2015 terjadi perubahan di nilai Eigenvalues dimana NDVI pada tahun 2015 mengalami penurunan sebesar 1,7433 sedangkan nilai EVI mengalami penurunan sebesar 1.5324, untuk indeks SAVI mengalami penurunan indeks nilai juga sebesar 0,8368. Sedangkan untuk perubahan persentase eigenvalues pada tahun 2013 dan 2018 perubahan indeks Eigenvalues NDVI mengalamipenurunan yang cukup signifikan yakni sebesar 1,5694, untuk indeks EVI juga mengalami penurunan sebesar 1,7201, dan SAVI juga mengalami penurunan sebesar 0,8522. Jadi Perubahan indeks vegetasi yang di olah menggunakan PCA dapat diketahui ketika melihat selisih perubahan dari nilai indeks Eigenvalues yang dihasilkan.
Co-Authors Adenia Kusuma Dayanthi Anna Simatauw Antar Maramba Jawa Antonius Mbay Ndapamury Ardian Ariadi Ardito Laksono Suryoputro Arit Imanuel Meha Arvira Yuniar Isnaeni Ayuningtyas, Fajar Baali, Gabriel Megfaden Kenisa Baronio, Nodas Constantine Bintang Lazuardi Bistok Hasiholan Simanjuntak Brian Laurensz Brilliananta Radix Dewana Bunga, Alex Frianco Cahyaningtyas, Christian Charitas Fibriani Christanto, Erwien Christiana Ari Setyaningrum Daniel HF Manongga Danny Manongga Danny Sebastian Devianto, Yudo Dian Widiyanto Chandra Dwi Hayati Edwin Zusrony Eko Sediyono Elvira Umar Engles Marabangkit Yoesmarlan Erik Wahyu Abdi Nugroho Evan Bagus Kristianto Evan Geraldy Suryoto Evi Maria Fabian Valerian Feibe Lawalata Florentina Tatrin Kurniati Gallen cakra adhi wibowo Gideon Bartolomeus Kaligis Gilbert Yesaya Likumahua Gudiato, Candra Haikal Nur Rachmanrachim Achaqie Haikal Nur Rachmanrachim Achaqie Hindriyanto Dwi Purnomo Ida Ayu Putu Sri Widnyani Indra Yunanto Irdha Yunianto Irwan Sembiring Isnaeni, Arvira Yuniar Josua Josen Alexander Limbong Kase, Celomitha Putri Welhelmina Kristia Yuliawan Kristoko Dwi Hartomo Kurnia Latifatul Nazila Laurentius Kuncoro Probo Saputra Lobo, Murry Albert Agustin Lyonly Evany Tomasoa Maipauw, Musa Marsel Maya Sari Merryana Lestari Mikhael Dio Eclesi Mila Chrismawati Paseleng Mira Mira Muhamad Yusup Muhammad Rizky Pribadi Muhammad Sholikhan Nadia Renatha Yuwono Nadya Inarossy Novem Berlian Uly Nugroho, Ignatius Dion Nusantara, Bandhu Otniel, Marcelinus Vito Patrick Simbolon Permatasari, Aurilia Dinda Petty, Holbed Joshua Praditya, Al-Farrel Raka Prayitno, Gunawan Priyadi Priyadi Purwoko, Agus Qurotul Aini Ratu, Herman Huki Ravensca Matatula Raymond Elias Mauboy Riko Yudistira Rina Pratiwi Pudja I. A Rohmad Abidin, Rohmad Rony, Zahara Tussoleha Roy Rudolf Huizen Santoso, Nuke Puji Lestari Septian Silvianugroho Septio, Pius Aldi Solly Aryza Sri Hartati Stanny Dewanty Rehatta Stevanus Dwi Istiavan Mau Supit, Christanti Ekkelsia Suryasatria Trihadaru Suryasatriya Trihandaru Susatyo, Yeremia Alfa Sutarto Wijono Theopillus J. H. Wellem Tirsa Ninia Lina Triloka Mahesti Triloka Mahesti Untung Rahardja Valentino Kevin Sitanayah Que Vinsensius Aprila Kore Dima Wahani, Puteri Justia Kardia Momuat Wasis Pancoro Wicaksono, Muhammad Ryqo Jallu Winarko, Edi Wiwin Sulistyo Yansen Bagas Christianto Yerik Afrianto Singgalen Yesi Arumsari Yohanes Aji Priambodo