p-Index From 2021 - 2026
9.228
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Panrita Abdi - Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi JOIV : International Journal on Informatics Visualization International Journal of Artificial Intelligence Research Journal of Information Technology and Computer Science (JOINTECS) Jurnal Ilmiah FIFO PROCESSOR Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Sistem Komputer JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH) JURTEKSI Jurnal Abdimas Mahakam METIK JURNAL Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Systematics Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Jurnal Informasi dan Teknologi Buana Information Technology and Computer Sciences (BIT and CS) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) REMIK : Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Abdimas Galuh: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat JIKA (Jurnal Informatika) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Journal of Applied Data Sciences Jurnal Cahaya Mandalika Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi Bulletin of Computer Science Research KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Mechanical Engineering for Society and Industry Dirgamaya: Jurnal Manajemen dan Sistem Informasi J-Intech (Journal of Information and Technology) Automotive Experiences Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Abdimas Journal International of Lingua and Technology Jurnal Komtekinfo Jurnal Buana Pengabdian Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Innovative: Journal Of Social Science Research JIM: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Sejarah Jurnal Accounting Information System (AIMS) INTERNAL (Information System Journal) Jurnal Polimesin Journal of Informatics and Communication Technology (JICT) CSRID Jurnal SINTA: Sistem Informasi dan Teknologi Komputasi Journal of Information Technology
Claim Missing Document
Check
Articles

Evaluation comparison of wave amount measurement results in brass-plated tire steel cord using RMSE and cosine similarity April Lia Hananto; Sarina Sulaiman; Sigit Widiyanto; Aviv Yuniar Rahman
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Vol 22, No 1: April 2021
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijeecs.v22.i1.pp207-214

Abstract

In the production process, quality checking is very important, one of which is on the wire. In the process of making brass-coated steel tire straps sometimes produce quality goods not in accordance with the desired standard values. Checks that are carried out manually have low efficiency and quite high errors occur. So it is necessary to check by measuring the wavelength on the brass plated steel cord automatically. In this study, used 3 automatic measurement methods using 2 evaluations, namely RMSE and Cosine Similarity. The results showed the best measurement using RMSE with method 2. Whereas the worst method uses RMSE with method 1. The smallest RMSE value is 0.0098 and the largest RMSE is 0.0966. The lowest Cosine Similarity value is 0.1253, while the highest Cosine Similarity value is 0.2079.
Strategi Promosi Penerapan Data Mining Mahasiswa Baru Dengan Metode K-Means Clustering Agneresa Agneresa; April Lia Hananto; Shofa Shofiah Hilabi; Agustia Hananto; Tukino Tukino
Dirgamaya: Jurnal Manajemen dan Sistem Informasi Vol. 2 No. 2 (2022): Dirgamaya : Jurnal Manajemen dan Sistem Informasi
Publisher : LPPM STMIK Rosma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35969/dirgamaya.v2i2.275

Abstract

Kegiatan penerimaan mahasiswa sudah menjadi kebiasaan tahunan bagi perguruan tinggi seperti Universitas Buana Perjuangan yang diadakan setiap tahun ajaran baru. Banyaknya data yang dihasilkan melalui proses ini dapat menjadi sumber informasi baru bagi perguruan tinggi yang dapat dimanfaatkan untuk menentukan strategi promosi yang efisien dan spesifik. Pada penelitian ini, teknik Clustering dan algoritma K-Means digunakan dalam proses Data Mining. Data dalam penelitian ini menggunakan data penerimaan mahasiswa baru tahun ajaran 2020/2021 yang berjumlah 2479 pendaftar dengan atribut seperti jenis kelamin, asal sekolah, asal jurusan, dan program studi yang dipilih. Penelitian ini menggunakan perangkat lunak RapidMiner untuk implementasi. Davies Bouldin Index digunakan untuk mencari jumlah Cluster yang optimal kemudian menghasilkan 2 Cluster. Cluster 1 sebagai cluster minat tinggi berjumlah 1945 data dengan persentase sebesar 78,82%. karakteristik cluster 1 didominasi oleh mahasiswa yang berasal dari SMA Negeri 52% dan SMK Swasta 21% Prodi yang paling banyak dipilih yaitu Manajemen sebanyak 22%. Cluster 2 sebagai cluster minat rendah berjumlah 525 data dengan persentase sebesar 21,18% mempunyai karakteristik yang didominasi oleh mahasiswa berasal dari SMK Negeri 48% dan SMK Swasta 45% program studi yang paling mendominasi pada cluster yaitu Prodi Manajemen 25% dan Teknik Industri 24%. Penelitian ini menghasilkan pola yang menarik sebagai sumber informasi baru untuk menentukan strategi promosi yang lebih efektif dan tepat sasaran dalam mempromosikan setiap program studi sehingga dapat meningkatkan jumlah calon pendaftar mahasiswa baru di tahun berikutnya.
Comparison of Various Prediction Model for Biodiesel Cetane Number using Cascade-Forward Neural Network Sri Mumpuni Ngesti Rahaju; April Lia Hananto; Permana Andi Paristiawan; Abdullahi Tanko Mohammed; Anthony Chukwunonso Opia; Muhammad Idris
Automotive Experiences Vol 6 No 1 (2023)
Publisher : Automotive Laboratory of Universitas Muhammadiyah Magelang in collaboration with Association of Indonesian Vocational Educators (AIVE)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31603/ae.7050

Abstract

Cetane number (CN) is one of the important fuel properties of diesel fuels. It is a measurement of the ignition quality of diesel fuel. Numerous studies have been published to predict the CN of biodiesels. More recently, the utilization of soft computing methods such as artificial neural networks (ANN) has received considerable attention as a prediction tool. However, most studies in the use of ANN for estimating the CN of biodiesels have only used one algorithm to train a small number of datasets. This study aims to predict the CN of 63 biodiesels based on the fatty acid methyl esters (FAME) composition by developing an ANN model that was trained with 10 different algorithms. To the best of our knowledge, this is the first study to predict the CN of biodiesels using numerous ANN training algorithms utilizing sizeable datasets. Results revealed that the ANN model trained with Levenberg-Marquardt gave the highest prediction accuracy. LM algorithm successfully predicted the CN of biodiesels with the highest correlation and determination coefficient (R = 0.9615, R2 = 0.9245) as well as the lowest errors (MAD = 2.0804, RMSE = 3.1541, and MAPE = 4.2971). Hence, the Cascade neural network trained with the LM algorithm could be considered a promising alternative to the empirical correlations for predicting biodiesel’s CN.
Perbandingan Metode Klasifikasi Sentimen Analisis Penggunaan E-Wallet Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Fatmanisa Mumpuni Delta Maharani; April Lia Hananto; Shofa Shofia Hilabi; Fitria Nur Apriani; Agustia Hananto; Baenil Huda
METIK JURNAL Vol 6 No 2 (2022): METIK Jurnal
Publisher : LPPM Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47002/metik.v6i2.372

Abstract

Dompet digital atau yang sering disebut dengan e-wallet dalam kurun waktu belakangan ini semakin meningkat dalam penggunaannya. Hasil survei Jakpat, dalam melakukan pembayaran digital sebanyak 94% responden menggunakan dompet digital (e-wallet). Banyak sekali masyarakat yang mulai merasakan manfaat dari e-wallet sendiri. Didalamnya, e-wallet menawarkan berbagai fitur yang salah satunya kepraktisan dan efisiensi dalam bertransaksi dan keamanan dalam transaksi. Tujuan dari penelitian ini untuk mencari algoritma terbaik dalam menentukan klasifikasi sentimen analisis penggunaan e-wallet dengan membandingkan dua algoritma yaitu Naïve Bayes (NB) dan K-Nearest Neighbor (k-NN). Sebanyak 1292 data menggunakan kata kunci yang sesuai dengan e-wallet yang akan digunakan, diambil pada tanggal 17 Oktober – 11 November 2022 melalui proses crawling data twitter. Proses tersebut dimulai pada tahap pengumpulan dataset twitter, pelabelan data, Text Processing, Cross Validation model klasifikasi, evaluasi accuracy hingga didapatkan hasil akhir yaitu dibandingkan dengan model klasifikasi Naïve Bayes, hasil akurasi algoritma k-NN lebih tinggi. Hasil accuracy dari masing-masing model klasifikasi yaitu NB sebesar 73.03% dan k-NN sebesar 89.44%, precision NB sebesar 21.40% dan k-NN sebesar 65.45%, dan recall NB sebesar 48.32% dan k-NN sebesar 22.25%. Dari hasil perbandingan metode membuktikan bahwa algoritma k-NN dengan accuracy terbaik yaitu sebesar 89.44%.
PELATIHAN PEMANFAATAN TEKNOLOGI INFORMASI UNTUK PEMASARAN UMKM DI KABUPATEN KARAWANG April Lia Hananto; Fitria Nurapriani; Bayu Priyatna; Adittia Agustian; Mohamad Ricky Firdaus
Jurnal Abdimas: Sistem dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 2 (2022): Jurnal Abdimas: Sistem dan Teknologi Informasi
Publisher : LPPM STMIK Rosma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35969/abdimas.v2i2.274

Abstract

Pengabdian Masyarakat dengan Judul: "Workshop Sosialisasi dan E-Commerce" dirancang untuk meningkatkan kualitas hidup warga desa sekitar Sukasari. Tujuan proyek ini adalah untuk (1) menjalin kerjasama yang saling menguntungkan antara civitas akademika dan masyarakat Desa Sukasari. (2) Membuat website perdagangan elektronik untuk mengiklankan keunggulan Desa Sukasari untuk kehidupan warganya yang lebih baik. Acara ini akan dilakukan dengan menggunakan kombinasi metode presentasi (seminar) dan pengalaman langsung (Workshop) sehingga hasil yang diharapkan dari implementasi metode ini dapat segera dipublikasikan di situs e-commerce-nya.
Classification of Tempeh Maturity Using Decision Tree and Three Texture Features - Istiadi; - Faqih; Aviv Yuniar Rahman; Dean Ariesta Aziz; April Lia Hananto; Sarina Sulaiman; Candra Zonyfar
JOIV : International Journal on Informatics Visualization Vol 6, No 4 (2022)
Publisher : Society of Visual Informatics

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30630/joiv.6.4.983

Abstract

Tempe is an average food from Indonesia, eaten in Indonesia. Even today, tempe is around the world, and vegans around the world use tempeh as a meat substitute. This study plans to work on the accuracy of tempe characterization by utilizing the three-element extraction technique and the choice tree arrangement strategy. This research uses a decision tree method with three texture features in its classification. The results obtained indicate that this method has the highest Gabor channel level, including extraction, which is 71% accuracy, the split proportion is 10;90 and the lowest is 60% with parted balance of 90:10. The most important level value of GCLM extraction precision is 86% with a split proportion of 90;10 and the lowest price level and 60% level with a split ratio of 10;90 for Wavelet including the highest extraction rate price is 77%. It can be said that from the extraction of three elements, GLCM is the element extraction with the highest value from Gabor and Wavelet, including extraction at a split proportion of 10:90 by 86%. The test shows the Featured Tree highlight designation. The extraction technique was superior to different strategies for interaction characterization of tempe development quality. In the next research, improve the accuracy performance so that it can reach 100% using the CNN deep learning method. Then you can also add Support Vector Machine (SVM) and Naive Bayes methods based on the GLCM Extraction feature.
Implementasi Algoritma K-Means dalam Analisis Klasterisasi Penyebaran Penyakit Hiv/Aids Tita Puspita Sari; April Lia Hananto; Elfina Novalia; Tukino Tukino; Shofa Shofia Hilabi
Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi Vol. 6 No. 1 (2023): Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29408/jit.v6i1.7423

Abstract

The most crucial component of everyone's life is their health, especially for young people, health problems that often arise in the younger generation are promiscuity or free sex. HIV/AIDS cases were reported in the last 30 years, from 1992 to 2022 as many as 2,052 were infected with HIV/AIDS. Dozens of them are students and college students. This study's objective was to cluster the total cases of HIV/AIDS based on sub-districts in Karawang district. Seeing which areas need more attention in dealing with cases of HIV/AIDS transmission and the areas with the highest cases can serve as a manual for choosing the highest areas and these areas can be the main focus. The approach adopted for this study is data mining. To solve the existing problems, the authors use the K-Means algorithm using 4 clusters to find out which sub-district groups have very high, high, medium and low numbers of HIV/AIDS cases by calcualating the centroid/mean of the cluster data. The results of the study contained 4 clusters as follows: cluster 0 with low criteria earned 73%, cluster 1 with very high criteria earned 3%, cluster 2 with medium criteria earned 7%, and cluster 3 with high criteria earned 17%.
Klasterisasi Data Jamaah Umrah pada Tanurmutmainah Tour Menggunakan Algoritma K-Means Muhamad Djaka Permana; April Lia Hananto; Elfina Novalia; Baenil Huda; Tukino Paryono
Jurnal KomtekInfo Vol. 10 No. 1 (2023): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v10i1.332

Abstract

Wisata religi khususnya umroh dan haji semakin diminati oleh masyarakat saat sekarang ini. Tanurmutmainah Tour merupakan salah satu agen travel yang bergerak dibidang jasa wisata relegi untuk memberikan layanan umroh dan haji. Fakta yang terjadi bahwa Tanurmutmainah Tour memiliki banyak data jamaah yang berbeda-beda, sehingga permasalahan yang dihadapi dalam hal ini adalah sulitnya menemukan pengetahuan seputar strategi yang dibutuhkan dalam pengembangan. Berdasarkan permasalahan tersebut maka, penelitian ini bertujuan untuk menggali pengetahuan yang tersembunyi dari data jemaah umroh dan haji dengan menggunakan algoritma K-Mean Cluster. Algoritma tersebut digunakan untuk melakukan pengelompokan data guna melihat minat calon jemaah umroh dan haji dalam memilih paket yang telah disediakan. Pengelompokan tersebut akan menyajikan kategori C1 (Sangat Diminati), C2 (Diminati) dan C3 (Kurang Diminati). Proses kluster nantinya akan menguji sejumlah 27 dataset penelitian calon jemaah umroh haji yang tercatat didatabase sistem Tanurmutmainah Tour. Berdasarkan proses kinerja algoritma K-Means, bahwa hasil proses kluster menghasilkan 38% kelompok sangat diminati dengan paket kamar Quad, 34% kelompok diminati dengan paket kamar Triple, dan 28% kelompok kurang diminati untuk paket kamar Double. Hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa kinerja algoritma K-Means telah sesuai untuk melakukan proses klusterisasi kategori paket yang akan dipilih bagi calon jemaah umroh dan haji Tanurmutmainah Tour. Dengan hasil tersebut maka kontribusi penelitian mampu memberikan informasi baru kepada pihak pengelola Tanurmutmainah dalam strategi pelayanan kepada calon jemaah umroh dan haji.
APLIKASI ALAT PABRIK MINI KASCING UNTUK KELOMPOK PEMANFAATAN LIMBAH ORGANIK Aviv Yuniar Rahman; Feddy Wanditya Setiawan; April Lia Hananto
Panrita Abdi - Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Vol. 7 No. 2 (2023): Jurnal Panrita Abdi - April 2023
Publisher : LP2M Universitas Hasanuddin

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20956/pa.v7i2.18521

Abstract

A mini vermicompost fertilizer factory that can produce vermicompost and worm fertilizers independently will be distributed to the organic waste utilization group. This mini vermicompost factory tool is made so that members of the organic waste utilization group can harvest fresh vermicompost and worm fertilizers. The benefits of making this tool are reducing organic waste in the group environment, improving group members' economy, and harvesting vermicompost and fresh worms. In its application to the community, it uses the method of identifying needs, making tool designs, making tool realizations, testing or demonstrations of tools, and training and assistance on procedures for using mini vermicompost fertilizer plants. The result of this activity is that members of the organic waste utilization group can independently harvest fresh vermicompost and worm fertilizers. This significantly increases the quantity of fresh vermicompost and worm fertilizer products. This activity positively impacts the environment and the community's economy by reducing organic waste and increasing the income of group members, indirectly improving rural communities' economies.  ---  Alat pabrik mini pupuk kascing yang dapat memproduksi pupuk kascing dan cacing secara mandiri yang akan disebar ke kelompok pemanfaatan limbah organik. Alat pabrik mini kascing ini dibuat agar masyarakat yang tergabung dalam kelompok pemanfaatan limbah organik dapat panen pupuk kascing dan cacing segar. Manfaat dalam membuat alat ini yaitu untuk mengurangi limbah organik dilingkungan kelompok, meningkatkan ekonomi anggota kelompok, panen pupuk kascing dan cacing segar. Dalam penerapan kepada masyarakat ini menggunakan metode Identifikasi kebutuhan, membuat desain alat, membuat realisasi alat, uji coba atau demonstrasi alat dan Pelatihan dan Pendampingan Tatacara Pemakaian Alat Pabrik Mini Pupuk Kascing. Hasil dari kegiatan ini adalah anggota kelompok pemanfaatan limbah organik mampu memanen pupuk kascing dan cacing segar secara mandiri. Hal ini menambah kuantitas produk pupuk kascing dan cacing segar secara signifikan. Kegiatan ini memberikan dampak positif bagi lingkungan dan perekonomian masyarakat, yaitu mengurangi limbah organik dan meningkatkan pendapatan anggota kelompok yang secara tidak langsung juga meningkatkan perekonomian masyarakat desa.
Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan SVM Dalam Sentimen Analisis Marketplace Pada Twitter Indra Kurniawan; April Lia Hananto; Shofa Shofia Hilabi; Agustia Hananto; Bayu Priyatna; Aviv Yuniar Rahman
JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Vol 10 No 1 (2023): JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35957/jatisi.v10i1.3582

Abstract

Online buying and selling transactions are increasing in Indonesia due to the ease of using marketplace platforms, and online shopping saves more time than offline shopping. Each marketplace has advantages and disadvantages, this affects customer sentiment who have made transactions on the marketplace platform. This research uses customer opinion from tweet data based on positive or negative sentiments to compare the Naive Bayes (NB) and Support Vector Machine (SVM) classification algorithms with the aim of finding out the best classification algorithm based on the accuracy value for sentiment analysis using the marketplace platform. The tweet data in this study was taken from October 18 to November 11, 2022. To test the performance of the NB and SVM classification algorithms using the Cross Validation method and from the results of the comparison test that the SVM algorithm has the best accuracy value compared to the NB algorithm. Where the accuracy value of Tokopedia uses the NB algorithm is 85.34%, and the accuracy value uses SVM 86.82%, the accuracy value for Shopee uses NB is 80.04%, and the accuracy value uses SVM 80.91%. and Lazada which uses the NB algorithm has an accuracy value of 83.52%, while the accuracy value uses SVM 88.93%, which means that the use of the SVM algorithm has the best level of accuracy.
Co-Authors - Faqih AA Sudharmawan, AA Abdullah Abdullah Abdullahi Tanko Mohammed Abdullahi Tanko Mohammed Adittia Agustian Afra, Alfina Fadhilah Agneresa Agneresa Ahmed Sule Ahnaf, Naufal Zubdi Ajie, Prasetyo Alparizi, Muhamad Iqbal Alpian, Yayan alzahra, alika aziza Anthony Chukwunonso Opia Aprilia Putri Nardilasari Arkan Hilman Hakim Asep Haris Atmaja, Rashelin Zahra Aulia, Aldi Aviv Yuniar Rahman Aviv Yuniar Rahman Aviv Yuniar Rahman Aviv Yuniar Rahman Baenil Huda Baenil Huda Baenil Huda Baenil Huda Bagus Setyawan Baihaqi, Kiki Ahmad Bayu Priyatna Bayu Priyatna Bayu Priyatna Berkah*, Kamila Candra Zonyfar Catur Nugroho Danny Manongga Dean Ariesta Aziz Deddy Prihadi Detrie Noviani Dhany Hermansyah Dien Noviany Rahmatika Edrina Christine, Natalie Eichler, Luiz Eko Pramono Eko Sediyono Esam Abu Baker Ali Fadli, Muhammad Abil Fatlun, Aulia Fatmanisa Mumpuni Delta Maharani Fauzi Ahmad Muda Firdaus, Mohamad Ricky Firman Nurdiansyah Firman Nurdiyansyah Fitri Nur Masruriyah, Anis Fitria Nur Apriani Fitria Nurapriani Guntur, Muhamad Hananto, Agustia Hanny Hikmayanti Handayani Hayati, Cucu Hendry Henry Adam Hibatullah, Muhammad Hafizh Hilabi, Shofa Shofia Hilabi, Shofa Shofiah Hilabi, Shofa Shofiah Hindriyanto Dwi Purnomo Huda Huda Huda, Baenil Ihsan, Mohammad Maftuh Ihwan Ghazali Indra Kurniawan Indri Oktapiani Irawan, Bei Harira Irwan Sembiring Istiadi Isyanto, H. Puji Iwan Setiawan Iwan Setyawan Joko Purwanto Kadori, Ilman Kamila Berkah* Kurnia, Nisa Lutfiah, Siti Mega Tri Kurnia Melisa Miswadi Miswadi Moh Hasan Basri Mohamad Ricky Firdaus Mubarok, Piky Muhamad Djaka Permana Muhammad Idris Muhammad Idris Muhammad Idris Muhammad Nova Muhammad Zacky Asy'ari Muthia Nur Rizky Fitriani Nisa Kurnia Novalia, Elfina Novia Cahya Utami Nurapriani, Fitri Nurapriani, Fitria Nurapriani, Nurapriani Nurfajria, Dera Paryono, Tukino Permana Andi Paristiawan Permana Andi Paristiawan Pradana Rizki Maulana Prasetya, Rafli Pratama, Daffa Agung Priatna, Bayu Priyatna , Bayu Priyatna, Bayu Purnomo, Hendryanto Dwi Putri Indraswari Reformasi, Era Rieke Retnosary Rosalina, Elsa Rukmanta Jayawiguna Ruliansyah Ruliansyah Ruliansyah Ruliansyah, Ruliansyah Saepul Aripiyanto Safarudin Gazali Herawan Sari, Nurnilam Sarina Sulaiman Sarina Sulaiman Setiawan, Feddy Wanditya Setiawan, Pratama Wahyu Shofa Shofia Hilabi Shofa Shofia Hilabi Shofa Shofia Hilabi Shofa Shofiah Hilabi Shofa Shofiah Hilabi Shofa Shofiah Hilabi Shofa Sofiah Hilabi Shofiah Hilabi, Shofa Shuaibu Alani Balogun Sigit Widiyanto Silva, Tiago Siti Masruroh Soleman, Soleman Sopian, Jajang Sri Mumpuni Ngesti Rahaju Sudrajat, Deden Renhad Suhada, Karya Surala, Lyvia Susilawati, Agnes Dwita Syah Alam Tita Puspita Sari Tukino Tukino Tukino Tukino Tukino Tukino, Tukino Tukino, Tukino tukino, tukino Wahiddin, Deden Yazid, Muhammad Abi Yovika Aprianti Yoviyardi, Rama yuwono, Fuad anwar