Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
9.566
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Dinamik Syntax Jurnal Informatika Nuansa Informatika Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Annual Research Seminar Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Pilar Nusa Mandiri Faktor Exacta JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science NUSANTARA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial Petir Jurnal Teknologi Terpadu Jurnal Abdimas PHB : Jurnal Pengabdian Masyarakat Progresif Humanis Brainstorming Jurnal Abdimas Mandiri Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi INTERNAL (Information System Journal) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Ilmiah Ilmu dan Teknologi Rekayasa JURNAL PENDIDIKAN, SAINS DAN TEKNOLOGI Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) ABDINE Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesian Journal of Multidisciplinary on Social and Technology SATIN - Sains dan Teknologi Informasi Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Jurnal Budiman: Pembangunan dan Pengabdian Masyarakat Nusantara INTERNAL (Information System Journal)
Jaman, Jajam Haerul
Universitas Singaperbangsa Karawang
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 71 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 71 Documents
Search

 4   5   6   7   8 
SISTEM MONITORING JARINGAN MENGGUNAKAN METODE QUALITY OF SERVICE (QoS) DENGAN PERANGKAT LUNAK THE DUDE: STUDI KASUS: PT. ATLAS LINTAS INDONESIA Yuazijah, Afiva; Solehudin, Arip; Haerul Jaman, Jajam
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11811

Abstract

Dalam era digital yang semakin berkembang, jaringan komputer memgang peran penting dalam kelancaran operasional berbagai industri, termasuk logistik. PT Atlas Lintas Indonesia sangat mengandalkan jaringan komputer untuk menjalankan kegiatan operasionalnya. Namun, pemantauan jaringan dengan Simple Network Management Protocol (SNMP) yang kurang optimal kerap menimbulkan gangguan layanan dan kerugian financial. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efektivitas pemantauan jaringan di PT Atlas Lintas Indonesia dengan memanfaatkan perangkat lunak The Dude berbasis Mikrotik yang dikombinasikan dengan metode Quality Of Service (QoS). The Dude menyediakan pemantauan jaringan secara real-time dan kemampuan pemetaan jaringan yang mempermudah deteksi serta pemecahan masalah. Penelitian ini menggunakan Network Development Life Cycle (NDLC) untuk Analisis, Design, Implementasi, monitoring, dan management. Hasil penelitian dan pengujian menunjukkan bahwa penerapan The Dude dengan Quality Of Service (QoS) mampu meningkatkan kinerja jaringan secara signifikan. Terjadi peningkatan throughput sebesar 10% penuruan packet loss hingga 15% dan stabilitas jaringan yang lebih baik dengan penurunan latency hingga 20 ms serta pengurangan jitter dari 30 ms menjadi 10 ms. Selain itu, sistem berhasil mengirim implementasi ini membantu tim IT PT Atlas Lintas Indonesia dalam mendeteksi dan menyelesaikan masalah jaringan secara lebih cepat yang berdampak positif terhadap efisiensi operasional perusahaan.
IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM MENENTUKKAN FAKTOR HAMA YANG MEMPENGARUHI GAGAL PANEN PADA TANAMAN PADI Fifa Latifah, Umi; Haerul Jaman, Jajam; Maulana, Iqbal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.11934

Abstract

Bidang pertanian adalah bagian penting dari kehidupan sebagian besar masyarakat indonesia karena banyak tanaman pangan yang dikembangkan dan dibudidayakan di indonesia, salah satunya adalah padi. Banyak hama menyerang tanaman padi, sehingga pengendalian dan penanggulangan yang tidak tepat dapat mengakibatkan penurunan produksi padi. Dalam kasus ini suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web dirancang untuk membantu petani dalam menentukan hama yang paling mempengaruhi gagal panen pada tanaman padi. SPK menampilkan hasil dalam bentuk peringkat. Banyak metode SPK yang dapat digunakan untuk membuat keputusan tentang masalah multicriteria atau berbagai kriteria. Ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Selanjutnya, metode SAW diterapkan pada sistem yang dibangun dengan menggunakan PHP dan MySQL untuk menghasilkan alternatif, dan dilakukan dengan menemukan nilai normalisasi matriks untuk masing-masing kriteria dan mencari hasil hama yang paling mempengaruhi kegagalan panen pada tanaman padi. Dalam kasus ini menggunakan 4 hama dan 4 jenis kriteria, dalam setiap kriteria memiliki bobot yang menggambarkan seberapa pentingnya kriteria ini dibandingkan dengan kriteria lainnya. Pembobotan ini digunakan untuk menilai setiap opsi untuk menemukan yang terbaik. Berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan dan hasil akhir menentukan hama Tikus yang paling mempengaruhi gagal panen dengan nilai preferensi tertinggi yaitu 86.67.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP GAME PALWORLD DI STEAM MENGGUNAKAN ALGORITMA BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATION FROM TRANSFORMERS Fiqri Faturrian, Muhammad; Haerul Jaman, Jajam; Maulana, Iqbal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12518

Abstract

Industri video game terus berkembang pesat, dengan lebih dari 3,09 miliar pemain aktif secara global. Salah satu game yang menarik perhatian adalah Palworld, yang mencapai 15 juta unit penjualan pada Februari 2024 namun menghadapi kontroversi plagiarisme. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen ulasan pengguna Palworld di platform Steam menggunakan algoritma BERT, guna menganalisis efek dari kontroversi tersebut terhadap sikap dan kepuasan pemain terhadap game. Data sebanyak 10.020 ulasan dikumpulkan dengan menggunakan teknik web scraping melalui Steam API dari bulan Januari hingga November 2024. Pemodelan dilakukan dengan pembagian data training, data testing, dan data validation sebesar 80:10:10. Hyperparameter yang digunakan mencakup batch size 16, learning rate 0,00002, dan epoch 10. Evaluasi model menggunakan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan f1-score. Hasil menunjukkan pembagian data 80:10:10 menghasilkan model dengan akurasi 86%, precision 86%, recall 86%, dan f1-score 86%.
Ontologi dalam Sistem Penentuan Varietas Padi di Indonesia Defiyanti, Sofi; Purnamasari, Intan; Padilah, Tesa Nur; Sari, Betha Nurina; Mayasari, Rini; Jaman, Jajam Haerul
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v13i1.83303

Abstract

Indonesia menghadapi tantangan ketahanan pangan yang serius akibat pertumbuhan penduduk, urbanisasi, dan perubahan iklim. Hal ini menuntut pendekatan baru dalam pemilihan varietas padi yang sesuai untuk berbagai kondisi lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem berbasis pengetahuan, OntVarRice, yang mengintegrasikan ontologi dan aturan menggunakan Semantic Web Rule Language (SWRL) guna merekomendasikan varietas padi unggul baru yang sesuai untuk daerah-daerah spesifik di Indonesia. Metode penelitian mencakup pengumpulan persyaratan sistem, pengembangan ontologi, formulasi aturan menggunakan SWRL, serta validasi sistem melalui penilaian pakar berdasarkan pertanyaan kompetensi untuk menjamin keselarasan rekomendasi dengan kebutuhan lokal. Uji coba dilakukan dengan berbagai skenario kondisi lingkungan untuk memverifikasi keakuratan dan relevansi rekomendasi. Hasil menunjukkan bahwa sistem OntVarRice mampu memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan kontekstual, meningkatkan produktivitas dan efisiensi pertanian secara signifikan. Namun, penelitian ini terbatas pada data lingkungan yang tersedia dan membutuhkan integrasi dengan sistem pendukung keputusan berbasis IoT untuk meningkatkan efektivitas dalam skala lebih luas. Kesimpulannya, sistem ini berpotensi mendukung ketahanan pangan nasional melalui peningkatan efektivitas pemilihan varietas padi sesuai kondisi spesifik daerah.
Pemetaan UMKM dalam Upaya Pengentasan Kemiskinan dan Penyerapan Tenaga Kerja Menggunakan Algoritma K-Means Kurniadewi, Herwinda; Hakim, Rijal Abdul; Jajuli, Mohamad; Jaman, Jajam Haerul
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 6 No. 2 (2022): December 2022
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v6i2.4227

Abstract

Covid pandemic created an economic crisis. Increase the poverty rate by double digits in one year in Indonesia. Covid pandemic has also had an impact on Indonesia's employment conditions, such as finding it difficult to find work. Absorption of labor has a close correlation with poverty. The workforce has a significant influence on the poverty level. One of the regencies in West Java which has a high poverty rate and job seekers is increasing compared to the previous year, Purwakarta Regency. Poverty alleviation by developing MSMEs has good potential. The development of MSMEs will be able to absorb more workers and increase people's income so that it can encourage the rate of economic growth. In this study using the CRISP-DM methodology. In this study, MSMEs in Purwakarta Regency were grouped based on location, number of MSMEs, number of poor people and number of job seekers by using the k-means algorithm and mapping using python. The results of the grouping obtained 3 clusters, namely clusters as many as 6 districts, clusters as many as 8 districts and clusters as many as 3 districts. To determine the performance of the model, an evaluation of the silhouette coefficient which obtained a value of 0.45.
Pengenalan Wajah Resolusi Rendah Menggunakan Arsitektur Lightweight VarGFaceNet dengan Adaptive Margin Loss Ramadani, Daffa Tama; Adam, Riza Ibnu; Jaman, Jajam Haerul; Rozikin, Chaerur; Garno, G.
Journal of Applied Informatics and Computing Vol. 7 No. 1 (2023): July 2023
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v7i1.5831

Abstract

Face recognition is a modern security solution that is quickly and easily integrated into most existing devices, so this system is widely applied to several domains as one of the security authorizations. Developing face recognition models using mainstream architectures (AlexNet, VGGNet, GoogleNet, ResNet, and SENet) will make it difficult to implement the models on mobile devices and embedded systems. In addition, low resolution images, such as those from CCTV surveillance cameras or drones, pose challenges for the models to recognize faces, as the images lack sufficient details for identification. Therefore, this research aims to analyze the performance of a face recognition model developed using the lightweight VarGFaceNet architecture with the adaptive margin loss AdaFace on a low-resolution image dataset. Based on the evaluation results on the LFW dataset, an accuracy of 99.08% was achieved on high-resolution data (112x112 pixels), while on the lowest synthetic low-resolution data (14x14 pixels), an accuracy of 79.87% was obtained with the assistance of the Real-ESRGAN and GFP-GAN super-resolution models. On the TinyFace dataset, without fine-tuning, a Rank-1 accuracy of 46.08% was achieved without using super-resolution models and 45.03% when utilizing super-resolution models.
Identifikasi Citra Kain Songket Pandai Sikek Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN) Ananda, Tri Darma; Garno, Garno; Primajaya, Aji; Juardi, Didi; Jaman, Jajam Haerul
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Vol 11 No 7.D (2025): Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan 
Publisher : Peneliti.net

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

Abstract

Indonesia memiliki banyak kerajinan tangan yang telah mendunia salah satunya kerajinan tenun berbahan dasar benang yang berasal dari daerah Minangkabau yaitu songket. Songket yang dibuat memiliki motif ciri khas tersendiri dari masing-masing daerah pembuatannya. Salah satu kerajinan songket ini telah dijadikan sebagai warisan budaya tak benda Indonesia oleh Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan yaitu songket Pandai Sikek. Keindahan motif-motif pada songket Pandai Sikek merupakan bentuk atau ciri khas daerah itu sendiri seperti misalnya motif gunung-gunung yang menunjukkan indahnya pegunungan didaerah Pandai Sikek. Akan tetapi, sekarang motif songket Pandai Sikek mulai sedikit berubah menjadi motif baru yang tidak memiliki nilai filosofis sehingga nantinya warisan ini akan terancam kehilangan keaslian dari motif tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi motif-motif asli songket Pandai Sikek dengan teknik deep learning yaitu convolutioanl neural network (CNN) menggunakan algoritma MobileNetV2. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Cross Industry Standart Process for Data Mining (CRISP-DM) dengan langkah-langkah diantaranya business understanding, data understanding, data preparation, modelling, evaluation, dan deployment. Total dataset sebanyak 200 citra diantaranya terdiri dari 4 jenis motif adalah Balah Kacang, Salapah, Cukia Barantai, Sirangkak dengan setiap motif berjumlah 50 citra. Dataset dibagi menjadi 100 data latih dan 100 data tes. Dalam pengujian dilakukan perbandingan data latih dan data tes dengan cara data splitting seperti 70% : 30%, 80% : 20%, dan 90% : 10%. Hasil akurasi model setiap data splitting yaitu 100%, 100%, dan 72.22%. Model terbaik pada perbandingan 90% : 10% dan tidak terjadinya overfitting, maka model ini menunjukkan bahwa algoritma MobileNetV2 dapat digunakan untuk mengidentifikasi motif songket.
Pentingnya Pengetahuan Jejak Digital Untuk Siswa Sekolah Dasar Wilayah Kabupaten Karawang Jaman, Jajam Haerul; Desviana, Alyssa; Fauziyah, Syifa; Zahra, Vanissa Fatimatul; Solehudin, Arip
Jurnal Abdimas Mandiri Vol. 9 No. 1
Publisher : UNIVERSITAS INDO GLOBAL MANDIRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jam.v9i1.5144

Abstract

Perkembangan era digital membawa tantangan baru, khususnya bagi siswa sekolah dasar yang kini memiliki akses yang luas terhadap perangkat digital. Jejak digital, yakni segala aktivitas yang dilakukan seseorang di dunia maya, dapat menjadi peluang maupun risiko jika tidak dikelola dengan bijak. Sosialisasi mengenai pentingnya jejak digital dilakukan di tiga sekolah dasar di Kabupaten Karawang, yakni SDN Teluk Jambe 2, SDN Sukaluyu 3, dan SDN Sukaharja 2. Kegiatan ini bertujuan untuk memberikan  pemahaman  kepada  siswa  tentang cara  menjaga  jejak  digital  yang  aman,  positif,  dan bertanggung jawab. Metode pelaksanaannya melibatkan perencanaan yang matang, meliputi penyiapan materi yang sesuai dengan usia siswa, penyampaian materi secara interaktif menggunakan media visual, diskusi ringan, simulasi, serta evaluasi melalui kuis. Ice breaking digunakan untuk membangun keterlibatan siswa, sedangkan materi disampaikan dengan contoh nyata untuk memudahkan pemahaman. evaluasi dilakukan melalui kuis interaktif menggunakan aplikasi digital dan ditutup dengan pemberian hadiah edukasi sebagai apresiasi atas partisipasi siswa. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan kesadaran siswa terhadap literasi digital yang ditunjukan dengan antusiasme peserta dalam berdiskusi, khususnya pengelolaan jejak digital. Siswa memahami pentingnya menjaga privasi, menghindari risiko kejahatan digital, dan menciptakan jejak digital yang positif. Diharapkan kegiatan ini dapat membentuk generasi muda yang cerdas dalam memanfaatkan teknologi dan berperilaku etis di dunia maya. Sosialisasi ini merupakan langkah awal untuk mendukung siswa dalam menghadapi tantangan era digital secara bijak dan bertanggung jawab.
PREDIKSI PENERIMAAN MAHASISWA BARU FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNSIKA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DAN CART Miftahussalamah, Dwi; Haerul Jaman, Jajam; Maulana, Iqbal
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3.6766

Abstract

Penerimaan mahasiswa baru merupakan aspek penting dalam pengelolaan pendidikan tinggi, termasuk di Universitas Singaperbangsa Karawang (Unsika) melalui jalur Seleksi Nasional Berdasarkan Prestasi (SNBP). Jalur ini menilai prestasi akademik siswa tanpa melalui tes tulis, namun masih menghadirkan tantangan dalam menentukan indikator keberhasilan seleksi. Di Fakultas Ilmu Komputer, tingkat persaingan sangat tinggi sehingga diperlukan pendekatan berbasis data untuk mendukung proses seleksi yang lebih objektif. Penelitian ini menerapkan algoritma decision tree C4.5 dan CART untuk memprediksi penerimaan calon mahasiswa baru berdasarkan data historis, dengan menerapkan metode SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan data dan cost complexity pruning untuk meningkatkan generalisasi model. Proses data mining mengikuti tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD), dengan pengujian menggunakan pembagian data 80:20. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model C4.5 yang menerapkan SMOTE dan pruning memberikan performa terbaik, dengan akurasi sebesar 85% dan nilai ROC 0,92, mengungguli CART yang memiliki akurasi sama namun nilai ROC lebih rendah sebesar 0,89. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma C4.5 lebih unggul dalam mendukung proses prediksi penerimaan mahasiswa baru di lingkungan perguruan tinggi.
PENERAPAN MARKET BASKET ANALYSIS UNTUK REKOMENDASI PAKET MENU MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH (STUDI KASUS : KAFE SHANS JUICE) Muhammad Zidan Fahreza; Jajam Haerul Jaman; Iqbal Maulana
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 3S1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i3S1.7527

Abstract

The culinary industry is experiencing rapid growth, encouraging businesses such as Shans Juice Cafe to continue innovating in order to stay competitive. This café offers a variety of beverages and side dishes, but faces challenges such as sales imbalances between menu items and the absence of menu package recommendations, making it difficult for customers to choose product combinations that align with their preferences. This study aims to identify the relationships between products frequently purchased together and generate menu package recommendations to optimize sales. The method used is Market Basket Analysis with the FP-Growth algorithm, which can efficiently identify association patterns without generating candidate itemsets. The research methodology employs the Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) approach, consisting of six stages: Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, and Deployment. This study utilized 16,422 transaction data with a minimum support of 1% and a minimum confidence of 15%, resulting in 42 association rules, 33 of which had a lift ratio >1, indicating a positive correlation between items. Based on these results, six menu package recommendations were developed with appealing names such as Shans Berry Smooth and Shans Kribo Fun. These recommendations not only reflect customer purchasing patterns but also support cross-selling strategies to increase transaction value and sales distribution across products
Co-Authors Abdul Mufti Abdul Mufti Aditya Rizky Sanjaya Agung Susilo Yuda Irawan Ahzka Nabbilah Tuzzahrah Alex Mulyana Alpin Apriliansyah Mohsa Amelia Isnanda Ananda, Tri Darma Aprilia, Dita Aries Suharso Arif Imam Suroso Arip Solehudin Armeilia, Rida Carudin Carudin, Carudin Chandraditio, Ramadhan Cholis, Yaspin Andika Muhamad Nur Desviana, Alyssa Dikky Setiyanto Dwi Ely Kurniawan Fachry Abda El Rahman Fadhillah, Octavia Salwa Dzaky Fadila, Muhamad Arya Fadilah, Frido Firman Fajar Mulyana Fawzy Muhammad Bayfurqon Fifa Latifah, Umi Fiqri Faturrian, Muhammad Fitria Septianingrum Fitriana Destiawati Fitriana Destiawati Fitrianida Lutfiajati Pradhyani, Anisa Fitrianti, Ika Garno . Garno Garno Garno, G. Garno, Garno garno, Garno Hafiz Firdaus Hakim, Rijal Abdul Hamidah, Khoirunnisa Hapipah, Nur Harry Dhika, Harry Herlin Apriani Heryana, Nono Hopi Siti Hopipah Iip Supiyani Ilham Fitrahriansyah Intan Purnamasari Iqbal Maulana Iqbal Maulana Irawan, Agung Susilo Yuda Irman Hermadi Iwan Hermawan Juardi, Didi Khaerunisa, Salsa Kurniadewi, Herwinda Lenteraningati, Anggun Liawati Liawati Ma'arif, Muhammad Samsul Maesaroh, Maya Mangatar, Adrian Marselina, Sonia Maulana, Asyifa Maulana, Devi Fitriani Mayasari, Rini Miftah Fauzy Alvaruqi Miftahussalamah, Dwi Mohsa, Alpin Apriliansyah Mufid, Tsaqif Mu'tashim Muhamad Arya Fadila Muhammad Haikal Muhammad Samsul Ma'arif Muhammad Zidan Fahreza Mulyana, Alex Ningsih, Lidya Novia Indriyani Puji Astuti Nugroho, Rosyid Eko Nur Maelani Asih Nur Padilah, Tesa Nurhidayat Nurhidayat Oktavirani, Yurike Oktia Dita Padilah, Tesa Nur Pamungkas, Wisnu Yogi Praditya Putri Utami Pratama, Okta Puput Silva Rosiana Rafliansyah Putra Rahmi, Hayatul Raisya Rahma Ramadani, Daffa Tama Ramona Purwa Novitri, Suci Rijal Abdulhakim Rini Mayasari Riyandoro, Affani Putri Riza Ibnu Adam Riza Ibnu Adam, Riza Ibnu Rizal Fadilah Rizkyawan, Hafil Rizwan, Ivan Rosiana, Puput Silva Rozikin, Chaerur Salam, Naufal Ibnu Salsabila, Farras Saory, Farhan Septa Firdaus, Ahmad Ray Setiyanto, Dikky Siregar, Amril Mutoi Sofi Defiyanti Sofyan, Fazrin Meila Azzahra Surya Prabu Al Amin, Sinar Syah Adi Fahlevi Syifa Fauziyah, Syifa Tesa Nur Padilah Tuzzahrah, Ahzka Nabbilah Ultach Enri Ultach Enri Vicky Chandra Wahyuningrum Ayu Yaspin Andika Muhamad Nur Cholis Yayan Gustiana Yuazijah, Afiva Yuyun Umaidah Yuyun Umaidah Yuyun Umaidah Zahra, Vanissa Fatimatul