Article Per Year (5 Year)
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
April Lia Hananto
Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 88 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 88 Documents
Search

 5   6   7   8   9 
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NN UNTUK KLASIFIKASI PENJUALAN MENU TERLARIS DI RM RATU CHANIAGO Sari, Nurnilam; Hananto, Aprilia; Priatna, Bayu; Hilabi, Shofa Shofiah
Jurnal Informatika Vol 9, No 3 (2025): JIKA (Jurnal Informatika)
Publisher : University of Muhammadiyah Tangerang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31000/jika.v9i3.14445

Abstract

Perkembangan teknologi informasi telah mendorong sektor bisnis kuliner untuk memanfaatkan data dalam pengambilan keputusan strategis. RM Padang Ratu Chaniago masih menghadapi kendala dalam menentukan menu yang paling diminati oleh pelanggan karena belum adanya sistem analisis berbasis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat keberhasilan menu dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Metode yang digunakan antara lain mengumpulkan data penjualan selama satu tahun, melakukan pra-pemrosesan, menerapkan algoritma K-NN dengan nilai k=3, dan melakukan evaluasi kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model K-NN mampu mengklasifikasikan data dengan akurasi sebesar 95.45%, rata-rata precision sebesar 0.96, recall sebesar 0.94, dan F1-score sebesar 0.95. Evaluasi melalui confusion matrix menunjukkan hanya satu kali misklasifikasi dari 22 data uji. Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma K-NN efektif dalam membantu restoran menentukan strategi pengembangan menu dan pengadaan bahan baku secara lebih tepat sasaran dan penyusunan paket menu yang menarik bagi pelanggan.
Perancangan Sistem Informasi Penjualan Boneka Pada Store Adede Menggunakan Metode Waterfall Nurfajria, Dera; Tukino, Tukino; Hananto, Agustia; Hananto, April Lia
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 14, No 2: Agustus 2025
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v14i2.2718

Abstract

Digitalization of sales systems is an important need to improve transaction efficiency and accuracy. This study aims to build a web-based doll sales system at Toko Adede Cikampek using the Waterfall method which includes needs analysis, design, implementation, testing, and maintenance. The system was developed using PHP and MySQL, and tested using the black box method and System Usability Scale (SUS). The test results showed that all features ran as expected, with a SUS score of 83.3 which is classified as "excellent". The main features include product catalogs, stock management, shopping carts, checkouts, and order management. This system has been proven to improve transaction efficiency, recording accuracy, and online marketing reach.Keywords: Waterfall method; Sales system; Website; Dolls; UsabilityAbstrakDigitalisasi sistem penjualan menjadi kebutuhan penting untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi transaksi. Penelitian ini bertujuan membangun sistem penjualan boneka berbasis web pada Toko Adede Cikampek menggunakan metode Waterfall yang mencakup analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dikembangkan menggunakan PHP dan MySQL, serta diuji menggunakan metode Black box dan System Usability Scale (SUS). Hasil pengujian menunjukkan seluruh fitur berjalan sesuai harapan, dengan skor SUS 73,48 yang tergolong “baik”. Fitur utama meliputi katalog produk, manajemen stok, keranjang belanja, checkout, dan pengelolaan pesanan. Sistem ini terbukti dapat meningkatkan efisiensi transaksi, keakuratan pencatatan, dan jangkauan pemasaran secara online. 
Analisis Klasifikasi Pelanggaran Santri di Pesantren Menggunakan Algoritma Decision Tree Abdullah Abdullah; April Lia Hananto; Shofa Shofia Hilabi; Bayu Priyatna
Jurnal ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Vol. 5 No. 1 (2025): Jurnal ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer
Publisher : Lembaga Pengembangan Kinerja Dosen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55606/juisik.v5i1.1297

Abstract

Islamic boarding schools (pesantren) are Islamic educational institutions that emphasize discipline in the daily lives of their students. However, the manual recording and evaluation of violations makes it difficult for administrators to conduct systematic analysis. This study aims to apply data mining methods, specifically the Decision Tree algorithm, to analyze student violation data for effective classification. Violation data is grouped into three categories: minor, moderate, and severe violations. A classification model is built through entropy and information gain calculations to determine the best attributes to serve as the initial nodes in the decision tree structure. The attributes used in the model include violation points, violation types, and dormitories. The results show that the Decision Tree algorithm is able to identify violation categories with excellent performance. In the minor category, the model achieved a precision of 0.99, a recall of 1.00, and an f1-score of 1.00. For the moderate category, the model achieved a precision of 0.94, a recall of 1.00, and an f1-score of 0.97, indicating that the model is able to recognize violations with a high level of accuracy and consistency. Meanwhile, in the severe category, the model demonstrated perfect precision of 1.00, recall of 0.87, and f1-score of 0.93. Overall, the model achieved 98% accuracy based on the confusion matrix evaluation, indicating that most of the data was correctly classified. The decision tree visualization also showed that the violation point, type of violation, and dormitory location were the main factors in the classification process. These results demonstrate that a data mining approach can be used to support data-driven decision-making in student guidance.
Implementasi Enkripsi Hybrid AES-RSA pada Layanan Cloud Storage AWS S3 Firdaus, Mohamad Ricky; Hilabi, Shofa Shofiah; Novalia, Elfina; Hananto, April Lia
Jutisi : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol 14, No 2: Agustus 2025
Publisher : STMIK Banjarbaru

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35889/jutisi.v14i2.2724

Abstract

Data security has become a critical aspect in the digital era, especially with the increasing use of cloud storage services for data storage and management. This study examines the implementation of hybrid encryption combining the Advanced Encryption Standard (AES) and Rivest-Shamir-Adleman (RSA) algorithms on the Amazon Web Services Simple Storage Service (AWS S3) cloud platform. The hybrid method leverages the speed of AES for encrypting large data volumes and the security of RSA for key management. The encryption and decryption processes are performed entirely on the client side before uploading data to AWS S3, ensuring that the stored data remains securely encrypted. The developed application provides features for encryption, decryption, and uploading encrypted data with a user-friendly interface. Testing results demonstrate that this method achieves an optimal balance between performance and data security. This research contributes to the development of efficient and reliable cloud-based data security solutions.Keywords: Advanced Encryption Standard; Rivest–Shamir–Adleman; Amazon Web Services Simple Storage Service; Data Security; Cloud Storage AbstrakKeamanan data menjadi aspek penting dalam era digital, terutama dengan meningkatnya penggunaan layanan cloud storage untuk penyimpanan dan pengelolaan data. Penelitian ini mengkaji implementasi enkripsi hybrid yang menggabungkan algoritma Advanced Encryption Standard (AES) dan Rivest-Shamir-Adleman (RSA) pada layanan cloud storage Amazon Web Services Simple Storage Service (AWS S3). Metode hybrid ini memanfaatkan kecepatan AES dalam mengenkripsi data berukuran besar dan keamanan RSA dalam pengelolaan kunci enkripsi. Proses enkripsi dan dekripsi dilakukan sepenuhnya di sisi klien sebelum data diunggah ke AWS S3, sehingga memastikan data tersimpan dalam bentuk terenkripsi yang aman. Aplikasi yang dikembangkan menyediakan fitur enkripsi, dekripsi, dan upload data terenkripsi dengan antarmuka yang mudah digunakan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode ini memberikan keseimbangan optimal antara performa dan keamanan data. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan solusi keamanan data berbasis cloud yang efisien dan dapat diandalkan. 
SATPOL PP Performance Assessment Using the WASPAS Method in Decision Making Effectiveness Lutfiah, Siti; Priyatna, Bayu; Hananto, April Lia; Novalia, Elfina
KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Vol. 4 No. 5 (2024): April 2024
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/klik.v4i5.1739

Abstract

Civil Service Police Unit (SATPOLPP) as one of the government's instruments enforces regional regulations and maintains security and protects the community. Leaders have difficulties when evaluating the performance of their members. Manual performance measurement is very ineffective if carried out randomly or by self-assessment. Performance assessments in local government must follow the procedures or rules applicable in local government regulations. Apart from that, the standard for evaluating honorary staff must be based on assessment criteria. In carrying out the analysis, an effective system is needed that can assess the results of member performance. So a performance assessment decision support system is needed using the Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) algorithm. The WASPAS method has the ability to solve multi-criteria decision problems which are able to reduce errors and optimize in providing assessments and determining alternative highest and lowest values, speed in data management and provide information output results in the form of reports containing performance assessment ranking results. The weights for each criterion are Absence (20%), Work (40%), Collaboration (10%), Discipline (10%), and Knowledge (20%). The results of manual calculations and the application of the WASPAS method show that the highest alternative value obtained a value of 50.5 to the lowest alternative which obtained a value of 26.5 with the same accuracy. so that the evaluation and sanctions obtained can decide who gets ownership and which members can be recommended to extend the work contract using the criteria for consideration. With this calculation system, it becomes faster and more effective in obtaining performance scores for SATPOLPP members and speeding up the leadership decision-making process.
A Comparison Support Vector Machine, Logistic Regression And Naïve Bayes For Classification Sentimen Analisys user Mobile App Baihaqi, Kiki Ahmad; Setyawan, Iwan; Manongga, Danny; Purnomo, Hendryanto Dwi; Hendry, Hendry; Fauzi, Ahmad; Hananto, Aprilia
International Journal of Artificial Intelligence Research Vol 7, No 1 (2023): June 2023
Publisher : Universitas Dharma Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29099/ijair.v7i1.962

Abstract

Data is the most important thing, the use of data can be useful to get an evaluation from the user of a system or application that is built based on mobile. Not only, the assessment or acceptance results of mobile applications during the trial stage are considered important, assessments and comments from direct users are also important things that can be input for mobile application developers. Data mining, or known in English as data mining, is the answer to the process of retrieving data on any media. In this research, data mining is carried out on the media mobile application download service provider Google Playstore, which provides data in the form of comments and ratings. After scraping the data and obtaining the latest data parameters determined by the latest 2000 comments, the data is pre-processed by removing the emot icon character and eliminating unneeded variables so that the data obtained can be processed to the next stage, namely classification based on ratings and sentiment comments. The algorithms used or compared in this research are Support Vector machine, logistic regression and naïve bayes which are known to be reliable in data mining processing. In this research, the accuracy results are 88% for SVM, 90.5% for Logistic Regression and 91% for naïve bayes.
PENINGKATAN PEMASARAN DIGITAL DALAM MENDUKUNG KINERJA PEMASARAN UMKM PADA KOMUNITAS SAHABAT UMKM KABUPATEN KARAWANG Puji Isyanto; Yayan Alpian; April Lia Hananto
JURNAL BUANA PENGABDIAN Vol. 6 No. 1 (2024): JURNAL BUANA PENGABDIAN
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, Universitas Buana Perjuangan Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36805/jurnalbuanapengabdian.v6i1.6215

Abstract

Sistem informasi teknologi terutama digital marketing saat ini menjadi solusi parapelaku usaha terhadap permasahaan rendahnya kinerja pemasaran Usaha Mikro, Kecil dan Menengah. Melalui peningkatan teknologi pemasaran digital untuk diterapkan secara baik guna mendukung kinerja pemasaran UMKM. Pengabdian ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman melalui bimbingan pemasaran digital UMKM yang mudah dilakukan oleh para pelaku usaha. Metode pengabdian ini menggunakan metode diskusi dan pendampingan kepada para pelaku usaha. Hasil pelaksanaan pengabdian yang dilakukan adalah memberikan pelatihan dan pendampingan pemasaran digital, masih terbatasnya para pelaku usahadalam menerapkan pemasaran digital untuk meningkatkan kinerja pemasaran, pemasaran digital dan fotografi sangat diperlukan oleh para pelaku usaha dalam meningkatkan kinerja pemasaran. Rekomendasi selanjutnya adalah implementasi model pemasaran digital, melakukan pelatihan secara rutin dana terjadwal model pemasaran digital dan aplikasi berbasis internet; melakukan pembimbingan implementasi model pemasaran digital; selanjutnya melakukan evaluasi efektifitas hasil dari implementasi model pemasaran digital.
Perbaikan Proses Bisnis Menggunakan Metode Business Process Improvement (Studi Kasus: Keuangan Pada UMKM Telor Asin UPB) Berkah*, Kamila; Hananto, April Lia; Tukino, Tukino
JIM: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Sejarah Vol 8, No 4 (2023): Agustus, Social Religious, History of low, Social Econmic and Humanities
Publisher : Universitas Syiah Kuala

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24815/jimps.v8i4.26968

Abstract

Proses Penelitian yang di lakukan saat ini memiliki tujuan untuk melakukan perbaikan pada proses bisnis pada bagian keuangan UMKM UPB Usaha Purna Bakti Proses bisnis belum di jelaskan dengan baik, dan permaslaahan terpenting yang terjadi yaitu cara pencatatan keuangan Umkm UPB ini masih menggunakan proses manual yaitu dengan menggunakan pentatan menggunakan buku tulis, yang di mana dapat beresiko yang sangat besar, baik itu kekeliruan penulisan, sealain itu pun memakan waktu yang cukup lama. Proses bisnis akan dimodelkan dengan menggunakan metode Business Process Modelling and Notation (BPNM). Digunakan untuk mengetahui masalah yang terjadi pada setiap aktifitas, proses bisnis yang di lakukan dengan menggunakan metode Business Process Improvement (BPI). Hasil dari penelitian ini berupa sebuah proses bisnis yang di usulkan yang dapat dipakai sebagai acuan dapat dilakukan sebuah perubahan proses kerja dari yang manual menjadi proses terkomputerisasi.
Implementasi Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Data Stunting Berdasarkan Kabupaten/Kota Di Jawa Barat Sudrajat, Deden Renhad; Hilabi, Shofa Shofia; Huda, Baenil; Hananto, April Lia
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 2 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i2.9461

Abstract

Penerapan algoritma K-Means untuk klasterisasi data stunting berdasarkan kabupaten/kota di Jawa Barat. Penelitian ini menggunakan data stunting dari tahun 2018 hingga 2022. Metode penelitian melibatkan proses seleksi data, pre-processing, transformasi, Data Mining dengan teknik clustering K-Means, evaluasi, dan visualisasi hasil menggunakan Rapidminer. Hasil klasterisasi menunjukkan empat cluster kabupaten/kota dengan tingkat stunting yang berbeda. Cluster 2 dan 0 memiliki jumlah stunting rendah, cluster 3 memiliki jumlah stunting tinggi, dan cluster 1 memiliki jumlah stunting sangat tinggi. Hasil ini dapat menjadi dasar pengetahuan untuk tindakan lanjutan terkait penanggulangan stunting di Jawa Barat.
Implementasi Metode Simple Additive Weighting Menggunakan Python Terhadap Penentuan Menu Minuman Favorit Pratama, Daffa Agung; Tukino, Tukino; Novalia, Elfina; Hananto, April Lia
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 2 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i2.9594

Abstract

Menu favorit pada suatu café merupakan hal yang penting karena banyaknya berbagai menu yang tersedia membuat konsumen merasa kebingungan saat ingin memilih menu. Oleh karena itu tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan kemudahan bagi konsumen dalam memilih menu dengan adanya menu favorit yang membantu dalam proses pengambilan keputusan. Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan dalam penelitian ini untuk menentukan menu minuman favorit di Cafe Kopi Uwak Sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode SAW merupakan salah satu sistem yang tepat untuk digunakan dalam menentukan menu minuman favorit terdapat 2 kategori yaitu menu kopi dan menu non kopi dari kriteria-kriteria tertentu. Seperti rasa, harga, pelayanan, tingkat penjualan, dan penyajian sangat penting dalam pemilihan menu favorit. Data yang ditampilkan adalah data penjualan dalam satu bulan yang berjumlah sekitar 711. Berdasarkan perhitungan aplikasi Python, hasil analisis menunjukkan bahwa dari 20 macam menu minuman yang ada di Café Kopi Uwak yang menjadi menu teratas dalam kategori menu minuman kopi favorit adalah Kopi Uwak, dengan persentase 12,5%, diikuti oleh Caramel Macchiato, dengan persentase 12%, dan Kopi Kongsi, dengan persentase 11,9%. Dan kategori pertama untuk menu minuman non kopi adalah Chocolate, dengan persentase 11%; kedua adalah Matcha Latte, dengan persentase 11%; dan ketiga yaitu Lychee Tea, dengan persentase 10,6%. Berdasarkan hasil tersebut, akan dihasilkan sebuah peringkat yang dapat menyarankan menu favorit pelanggan di Kopi Uwak.
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