p-Index From 2021 - 2026
11.758
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Tekno : Jurnal Teknologi Elektro dan Kejuruan ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Mechatronics, Electrical Power, and Vehicular Technology Jurnal Simetris Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Informatika Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Jurnal Pekommas Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) International Journal of Advances in Intelligent Informatics JURNAL NASIONAL TEKNIK ELEKTRO Jurnal Pendidikan: Teori, Penelitian, dan Pengembangan JOIV : International Journal on Informatics Visualization International Journal of Artificial Intelligence Research JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING Knowledge Engineering and Data Science Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Jurnal Sains dan Informatika Pendas : Jurnah Ilmiah Pendidikan Dasar ILKOM Jurnal Ilmiah SENTIA 2017 SENTIA 2016 MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Lectura : Jurnal Pendidikan Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi) PEDULI: Jurnal Imiah Pengabdian Pada Masyarakat Infotekmesin Buletin Ilmiah Sarjana Teknik Elektro International Journal of Visual and Performing Arts Jurnal Mnemonic Frontier Energy System and Power Engineering Masyarakat Berdaya dan Inovasi Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesian Journal of Data and Science Letters in Information Technology Education (LITE) Jurnal Graha Pengabdian Jurnal Abdimas Berdaya : Jurnal Pembelajaran, Pemberdayaan dan Pengabdian Masyarakat Science in Information Technology Letters International Journal of Engineering, Science and Information Technology International Journal of Robotics and Control Systems ALINIER: Journal of Artificial Intelligence & Applications Ilmu Komputer untuk Masyarakat SinarFe7 Jurnal Maklumatika Jurnal Masyarakat Madani Indonesia Applied Engineering and Technology Jurnal Ekonomi, Bisnis dan Pendidikan (JEBP) Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik PROSIDING SEMINAR NASIONAL PENELITIAN DAN PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT (SNPPM) UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH METRO Bulletin of Social Informatics Theory and Application Karunia: Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat Indonesia Jurnal Informatika Polinema (JIP) ABDI UNISAP: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Journal of Engineering and Technological Sciences Jurnal ilmiah teknologi informasi Asia
Claim Missing Document
Check
Articles

Basketball Activity Recognition Using Supervised Machine Learning Implemented on Tizen OS Smartwatch Rosa Andrie Asmara; Nofrian Deny Hendrawan; Anik Nur Handayani; Kohei Arai
Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika Vol 8, No 3 (2022): September
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/jiteki.v8i3.23668

Abstract

Basketball Activity Recognition (BAR) in sports teams, especially in basketball, to make statistical analysis of player activity data is currently a very important thing. BAR is one part of sports science that recognizes the movement of players in each activity, such as dribbling, passing, etc. Sport science in the sports business is used as one of the factors of coaches and management to determine strategy, starter line-up, check the condition of players after injury, etc. the current technology to recognize player activity only depends on the object detection method of players' through video recordings of players is considered lacking because it only sees the perspective of the coach to reduce players as starter line-up and there is no logical calculation of why players are not installed as starter line-up. One method for recognizing player activity is using a wearable device that has an accelerometer and gyroscope sensor with high accuracy. The values from those sensors will be classified and recognize their activity, i.e., Dribbling, Passing, and Shooting. Smartwatch is one of those wearable devices that meet those criteria. For the activity classification process, the use of the K-NN classification method is the most appropriate because it has a low computational level that is in accordance with the smartwatch specifications. The results of the classification using accelerometer sensor data and gyroscopes with K-NN as an activity recognition method have an accuracy of 81.62%, and player activity recognition applications using accelerometer and gyroscope sensors can also record the results of player movements for further analysis by management and coaches. This is the advantage of this BAR application compared to the recognition of player activity using object detection on video recordings.
Lux and current analysis on lab-scale smart grid system using Mamdani fuzzy logic controller Bayu Prasetyo; Faiz Syaikhoni Aziz; Anik Nur Handayani; Ari Priharta; Adi Izhar Bin Che Ani
Journal of Mechatronics, Electrical Power, and Vehicular Technology Vol 11, No 1 (2020)
Publisher : National Research and Innovation Agency

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14203/j.mev.2020.v11.11-21

Abstract

The increasing need for electrical energy requires suppliers to innovate in developing electric distribution systems that are better in terms of quality and affordability. In its development, it is necessary to have a control that can combine the electricity network from renewable energy and the main network through voltage back-up or synchronization automatically. The purpose of this research is to create an innovative lux and current analysis on a lab-scale smart grid system using a fuzzy logic controller to control the main network, solar panel network and generator network to supply each other with lab-scale electrical energy. In the control, Mamdani fuzzy logic controller method is used as the basis for determining the smart grid system control problem solving by adjusting the current conditions on the main network and the light intensity conditions on the LDR sensor. Current conditions are classified in three conditions namely safe, warning, and trip. Meanwhile, the light intensity conditions are classified into three conditions namely dark, cloudy and bright. From the test results, the utility grid (PLN) is at active conditions when the load current is 0.4 A (safe) and light intensity is 1,167 Lux (dark). Then the PLN + PV condition is active when the load current is 1.37 (warning) and the light intensity is 8,680 lux (bright). Finally, the generator condition is active when the load current is 1.6 (trip) and the light intensity is 8,680 (bright). Based on the test results, it is known that the system can work to determine which source is more efficient based on the parameters obtained.
AKURASI PERHITUNGAN DALAM PENENTUAN BEASISWA DENGAN METODE FUZZY TSUKAMOTO BERBASIS WEB Muhammad Arifin; Khoirudin Asfani; Anik Nur Handayani
Jurnal Maklumatika Jurnal Maklumatika Vol. 3 No. 1 (2016)
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (522.761 KB)

Abstract

Penerapan kebijakan pada Perguruan Tinggi tentang Uang Kuliah Tunggal (UKT) yang diperlakukan semenjak tahun 2014 bagi mahasiswa baru yang akan melanjutkan ke perkuliahan, membuat mahasiswa semakin banyak untuk mencari beasiswa. Beasiswa adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Akan tetapi, masalah yang ada kini adalah banyak beasiswa yang diberikan instansi ataupun universitas terkadang belum tepat sasaran. Sehingga perlunya sebuah metode dalam penentuan beasiswa, metode yang digunakan dalam kajian paper ini menggunakan Fuzzy Tsukamoto. Metode Fuzzy Tsukamoto ini dilakukan yang pertama kaliadalah menentukan fungsi keanggotaannya, kemudian menentukan rule dan nantinya kategori akan diklasterisasi ke masing-masing kelompok sesuai dengan rule yang diterapkan. Hasil penelitian ini penggunaan logika fuzzy menggunakan metode Tsukamoto dapat menghitung penentuan kategori beasiswa mahasiswa dengan pemakaian tiga variabel input dan satu variabel output, diantaranya variabel input; penghasilan orang tua, tanggungan orang tua, dan IPK mahasiswa. Sedangkan variabel output adalah kategori beasiswa. Hasil perhitungan secara manual nilai Z adalah 5. Sedangkan pada perhitungan di program berbasis website adalah sama, yaitu mendapatkan beasiswa setengah dengan nilai Z adalah 5, sehingga dapat disimpulkan selisih antara perhitungan manual dengan program berbasis website adalah sebesar 0 atau presisi.
Penerapan Kartu RFID Berbasis Internet Of Things untuk Efisiensi Pelacakan Peralatan Laboratorium di Sekolah Kejuruan Siti Sendari; Yuni Rahmawati; Anik Nur Handayani; Danang Arengga Wibowo; Mohammad Yussril Asri; Soraya Norma Mustika; Guyub Raharjo; Nur Halim
Jurnal Abdimas Berdaya : Jurnal Pembelajaran, Pemberdayaan dan Pengabdian Masyarakat Vol 6, No 1 (2023): Jurnal Abdimas Berdaya
Publisher : Universitas Islam Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30736/jab.v6i1.354

Abstract

Jumlah peralatan laboratorium di lingkungan sekolah kejuruan sangat banyak dan pada umumnya terkumpul dalam satu ruang penyimpanan. Untuk penggunaannya, siswa mengajukan peminjaman untuk dibawa ke ruang laboratorium sesuai jadwal. Dalam rangka meningkatkan efisiensi dan mengatasi problem dalam pelacakan peralatan laboratorium yang di digunakan oleh sekolah kejuruan, maka alat yang murah dan mudah implementasinya adalah kartu Radio Frequency Identification (RFID). Kartu ini diterapkan dalam rangka pengecekan keluar masuk alat laboratorium. Untuk meningkatkan efisiensinya alat dimodifikasi sebagai sistem berbasis Internet of Things dan diterapkan sebagai produk kerjasama ungulan, melalui program Merdeka Belajar Kampus Merdeka. Kegiatan dilaksanakan bersama melalui perancangan, pengembangan, impementasi dan pengujian dalam bentuk forum grup diskusi antara, dosen, mahasiswa, guru, dan siswa kejuruan terkait. Mitra pengabdian dalam kegiatan ini adalah sekola kejuruan binaan Universitas Negeri Malang, yaitu SMKN6 Kota Malang.
Fuzzy-PI Control for Buck Converter Output Voltage Stabilizer Ihsan Al-Fikri; Aripriharta Ph.D; Anik Nur Handayani; Norzanah Rosmin; Saodah Omar
ELKHA : Jurnal Teknik Elektro Vol. 14 No. 1 April 2022
Publisher : Faculty of Engineering, Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/elkha.v14i1.50703

Abstract

This paper presents a hybrid control between Fuzzy and PI to solve the problem of stability of the output voltage on the Buck Converter, especially in small power applications. This paper makes two main contributions. The first is the design of a simple Fuzzy-PI output voltage control design of a buck converter in Matlab. The second is the result of comparing the response of the traditional PI control system with the designed Fuzzy-PI hybrid control. The method used is a simulation with 3 stages. This process starts from the design of the Fuzzy-PI controller, simulation test with 3 scenarios, and verification with a comparison, namely the PI controller. The purpose of the simulation is to see the response of the system to changes in input voltage, reference voltage, and load resistance. Based on the test results, it is known that the Fuzzy-PI control is better than the PI control in maintaining the stability of the buck converter output voltage at every parameter change.
Analysis of the Ensemble Method Classifier's Performance on Handwritten Arabic Characters Dataset Abdul Rachman Manga'; Anik Nur Handayani; Heru Wahyu Herwanto; Rosa Andrie Asmara; Yudha Islami Sulistya; Kasmira Kasmira
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 15, No 1 (2023)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v15i1.1357.186-192

Abstract

Arabic character handwriting is one of the patterns and characteristics of each person's writing. This characteristic makes Arabic writing more challenging if the letter recognition process is based on a dataset of Arabic scripts. This Arabic script has been presented in a dataset totaling 16800, each representing a class of hijaiyah letters starting from alif to yes, consisting of 600 data for each class. The accuracy of the data used can be increased using the ensemble method. By using multiple algorithms at simultaneously, the ensemble technique can raise the level or result of a score in machine learning. This study's primary goal is to evaluate the ensemble method classifier's performance on datasets of handwritten Arabic characters. The classifier uses the ensemble method by applying the proposed soft voting to provide a multiclass classification of three machine learning algorithms, namely, SVM, Random Forest, and Decision Tree for classification. This research process produces an accuracy value for the voting classifier of 0.988 and several other SVM algorithms with an accuracy of 0.103, a random forest with an accuracy of 1.0, and a decision tree with an accuracy of 0.134. The test results used the confusion matrix evaluation model, including accuracy, precision, recall, and f1-score of 0.99.
Classification of Engineering Journals Quartile using Various Supervised Learning Models Nastiti Susetyo Fanany Putri; Aji Prasetya Wibawa; Harits Ar Rasyid; Anik Nur Handayani; Andrew Nafalski; Edinar Valiant Hawali; Jehad A.H. Hammad
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 15, No 1 (2023)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v15i1.1483.101-106

Abstract

In scientific research, journals are among the primary sources of information. There are quartiles or categories of quality in journals which are Q1, Q2, Q3, and Q4. These quartiles represent the assessment of journal. A classification machine learning algorithm is developed as a means in the categorization of journals. The process of classifying data to estimate an item class with an unknown label is called classification. Various classification algorithms, such as K-Nearest Neighbor (KNN), Naïve Bayes, and Support Vector Machine (SVM) are employed in this study, with several situations for exchanging training and testing data. Cross-validation with Confusion Matrix values of accuracy, precision, recall, and error classification is used to analyzed classification performance. The classifier with the finest accuracy rate is KNN with average accuracy of 70%, Naïve Bayes at 60% and SVM at 40%. This research suggests assumption that algorithms used in this article can approach SJR classification system.
Pemilihan Kata Benda Bahasa Indonesia Berdasarkan Cakupan Suku Kata Menggunakan Genetic Algoritma untuk Dataset Audio Visual Eka Rahayu Setyaningsih; Anik Nur Handayani; Wahyu Sakti Gunawan Irianto; Yosi Kristian
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 9, No 1 (2023): Volume 9 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v9i1.63970

Abstract

Dalam pembentukan model Kecerdasan Buatan yang menggunakan pendekatan Deep Learning, dataset memegang peranan yang sangat penting. Memahami dan memilih kumpulan data yang tepat, sangatlah penting untuk memastikan keberhasilan sebuah model Kecerdasan Buatan. Salah satu topik yang cukup baru adalah mempelajari bagaimana pembentukan suara dari hasil pembacaan gerakan bibir manusia, dengan cakupan variasi bunyi dan bentuk bibir yang diharapkan dapat membantu pembelajaran sistem. Mayoritas dataset audio visual, yang biasa digunakan untuk pembangunan model pembentukan suara ataupun pembacaan gerakan bibir tidak memperhatikan keluasan cakupan variasi bunyi yang ada. AVID, salah satu dari dataset audio visual berbahasa Indonesia, mengadopsi susunan kata dalam dataset GRID, yang mengubah setiap kata penyusunnya dari Bahasa Inggris ke bahasa Indonesia. Sedangkan pada Bahasa Indonesia sendiri terdapat banyak ragam bunyi yang dibentuk dari satu atau sederet rangkaian fonem. Penelitian yang dilakukan penulis dengan memanfaatkan Genetic Algorithm untuk mendapatkan susunan kombinasi kata benda guna memperoleh nilai cakupan yang optimal. Dengan cakupan kombinasi suku kata yang lebih baik, maka dapat dihasilkan dataset untuk Deep Learning yang lebih baik lagi. Dalam penelitian ini, kata benda yang diproses, diperoleh dari KBBI edisi 2008, baru kemudian difilter untuk mendapatkan kata benda yang tepat mengandung 3 suku kata, yang bukan nama kota, tokoh maupun lokasi. Dari 39.070 kata benda yang ada, diperoleh 2936 kata benda yang akan digunakan. Ujicoba yang telah dilakukan pada 10.000 hingga 200.000 epoch, diperoleh rata-rata cakupan suku kata 72%-75% dengan batasan 26 variasi kata benda penyusunnya.
Transfer Teknologi Line Robot Follower (LRF) Siswa Elbaith Rif’a Islamic Happy School Malang Anik Nur Handayani; Slamet Wibawanto; M. Rodhi Faiz
Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik Vol. 1 No. 5 (2021)
Publisher : Universitas Ngeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (297.272 KB)

Abstract

Elbaith Rif’a Islamic Happy School Malang meyakini bahwa pada hakikatnya setiap anak memiliki beragam kecerdasan (multiple intelligences) yang menunggu untuk diungkap, digali, dilatih dan dikembangkan. Elbaith Rif’a Islamic Happy School Malang mengupayakan sebaik-baiknya dan menyediakan beragam kegiatan pembelajaran. Tujuannya adalah untuk mengembangkan kecerdasan majemuk yang ada pada anak didik. Sejalan dengan visi dan misi Universitas Negeri Malang sebagai rujukan dalam pengembangan ilmu pegetahuan dan teknologi untuk masyarakat Indonesia. Salah satau hal yang menarik dan dapat dikembangkan adalah Pelatihan Line Robot Follower untuk Siswa Elbaith Rif’a Islamic Happy School Malang. Kegiatan pelatihan robot dapat memberikan kesempatan belajar yang lebih dalam mengenai Robotika, keterampilan yang penting bagi anak-anak yang tumbuh dijaman teknologi ini. Diharapkan program Pengabdian pada Masyarakat yang diimplementasikan dapat mendukung proses pembelajaran yang menarik dan interaktif dengan menggunakan robot di Elbaith Rif’a Islamic Happy School Malang
Pelatihan Mobile Braille Touch (MBT) pada Peserta Didik Upt Tunanetra Jawa Timur Anik Nur Handayani; Heru Herwanto; Wahyu Irianto; Achmad Safi’i
Jurnal Inovasi Teknologi dan Edukasi Teknik Vol. 1 No. 6 (2021)
Publisher : Universitas Ngeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (191.616 KB)

Abstract

MBT (Mobile Braille Touch) is a specific mobile phone application for people with disabilities, particularly those who are blind. The ADDIE research paradigm was utilized in the development of the MBT application, which includes the stages of Analysis, Design, Development or Production, Implementation or Delivery, and Evaluation. The result is an MBT learning media application with audio and visual output that is more easily comprehended by those with visual impairments because of its development. With the help of e-braille, blind persons can learn, practice, write, translate, aid, regulate, and speed up their writing. The goal of this service is to teach persons with disabilities, especially the visually impaired, how to use mobile phones to aid in the learning process and communicate with one another using the MBT (Mobile Braille Touch) application. The conclusion of this service is that people with impairments, particularly the visually impaired, can comprehend and use mobile phones in the learning process without limitations (place and time) and with ease. MBT (Mobile Braille Touch) merupakan suatu aplikasi mobile phone khusus yang digunakan untuk penyandang disabilitas khususnya tunanetra. Pengembangan yang digunakan dalam pembuatan aplikasi MBT yaitu model penelitian ADDIE dengan tahapan Analysis, Desaign, Development or Production, Implementation or Delivery, dan Evaluation. Berdasarkan pengembangannya, produk yang dihasilkan yaitu aplikasi media belajar MBT yang memiliki keluaran berupa audio dan visual sehingga bisa lebih mudah dimengerti oleh penyandang tunatera. Adapun fitur yang ada pada e-braille ini memungkinkan penyandang tunanetra dapat belajar, latihan, menulis, terjemah, bantuan, pengaturan hingga kecepatan menulis menggunakan mobile phone. Tujuan pengabdian ini ialah untuk melatih aplikasi MBT (Mobile Braille Touch) kepada penyandang disabilitas khususnya tunanetra dalam penggunaan mobile phone khusus untuk membatu dalam proses pembelajaran serta berkomunikasi antar sesama. Adapun kesimpulan dari pengabdian ini yaitu penyandang disabilitas khususnya tunanetra dapat memahami dan menggunakan mobile phone dalam proses pembelajaran tanpa batas (ruang dan waktu) serta kemudahan dalam berkomunikasi.
Co-Authors A.N. Afandi Abdul Rachman Manga' Abdullah Iskandar Syah Achmad Hamdan Achmad Safi’i Achmad Safi’i Adi Izhar Bin Che Ani Adi Prastowo, Nur Kodrad Adib Nur Sasongko Adim Firmansah Adipura, Laksamana Afandi, Farrel Candra Winata Agusta Rakhmat Taufani Ahmad Dardiri Aji Prasetya Wibawa Al-Jabbar, Habib Muhammad Amaliya, Sholikhatul Andrew Nafalski Anita Qotrun Nada Anusua Ghosh Ardiansyah, Lucky Arengga, Danang Ari Priharta Ari Priharta Arif Widodo, Baskoro Aripriharta - Ariyanta, Nadindra Dwi Arwani, Wafiq Nur Muhamamd Asfani, Khoirudin Atmaja, Muhammad Bayu Setya Wahyu Ayu Puspita Azhryl Assagaf Aziz, Faiz Syaikhoni Azizah, Desi Fatkhi Azizah, Devi Nur Bagaskoro, Muhammad Cahyo Baihaqi, Dimas Imam Baihaqi, Dimas Imam Baskoro Arif Widodo Bayu Prasetyo Bayu Prasetyo, Bayu Bin Che Ani, Adi Izhar Burhanuddin, Mohd Aboobaider Chalista Yulia Hazizah Chuttur, Mohammad Yasser Damanhuri, Nor Salwa Damayanti, Farradila Ayu Damayanti, Masyita Danang Arengga Danang Arengga Wibowo Dedes, Khen Devita Maulina Putri, Devita Maulina Dewi Aprilia Lintang Dewi, Ellya Kusna Aura Didik Dwi Prasetya Difa Hananta Firdaus Am Dika Fikri L Dimas Wahyu Wibowo Dityo Kreshna Argeshwara Dityo Kreshna Argeshwara Dolly Indra Dwi Prihanto Dyah Lestari Dyah Rosita Anggraeni Edinar Valiant Hawali Edwin Meinardi Trianto Eka Rahayu Setyaningsih Erwina Nurul Azizah F.ti Ayyu Sayyidul Laily Faiz Syaikhoni Aziz Fakhruddin, Dhiyaurrahman Faqih, Fauziah Nur Faqih, Kamil Faradhila Saffa Dhamira Farah Nisa’ Salsabila Fauzi, Juwita Annisa Fauzi, Rochmad Felix Andika Dwiyanto Ferina Ayu Pusparani Gianika Roman Sosa Graciello, Manuel Tanbica Gunawan Budi P Guyub Raharjo Gwo-Jiun Horng Haffas Zikri Ariyandi Hakkun Elmunsyah Halimahtus Mukminna, Halimahtus Handoko, Wahyu Tri Harits Ar Rasyid Harits Ar Rosyid Hartarto Junaedi Hary Suswanto Hasriani Hasriani, Hasriani Hermansyah Hermansyah Heru Herwanto Heru Wahyu Herwanto Hirashima, Tsukasa Hitipeuw, Emanuel Hosen, Moh I Made Wirawan Ida Ayu Putu Sri Widnyani Ihsan Al-Fikri Ira Kumalasari Irfan Ramadhani Irham Fadlika Jehad A. H. Hammad Jehad A.H. Hammad Jevri Tri Ardiansah Jevri Tri Ardiansah Joumil Aidil Saifuddin Kamil Faqih Kartika Kirana Kasmira Kasmira Katya Lindi Chandrika Khasanah, Elok Rosyidatul Khumairoh, Fidyah Nur Khurin Nabila Kinasih, Agnes Nola Sekar Kirom, M Kohei Arai Kohei Arai Kohei Arai Kohei Arai Korba, Petr Kurniawan, Wendy Cahya Kusumawardana, Arya Laili, Mery Nur Laily, F.ti Ayyu Sayyidul Laistulloh, Dika Fikri Lalu Ganda Rady Putra Langlang Gumilar Larasati, Jade Rosida Leonel Hernandez, Leonel Lestari , Widya Liang, Yeoh Wen Liang, Yoeh Wen lilis nurhayati M. Adib Nursasongko M. Kirom, M. M. Nuzuluddin M. Rodhi Faiz M. Rodhi Faiz Machumu, Paul Igunda Made Ayu Dusea Widyadara - Universitas Nusantara Kediri, Made Ayu Dusea Widyadara Mahamad, Abd Kadir Maqbullah, Afwatul Ming Foey Teng, Ming Foey Moh Zainul Falah Moh. Zainul Falah Mohammad Agung Rizki Mohammad Rizky Kurniawan Mohammad Yussril Asri Mohsen Samadi Mokh Sholihul Hadi Much. Arafat Al Mubarok Muchamad Wahyu Prasetyo Muhamad Arifin Muhamad Arifin, Muhamad Muhammad Arifin Muhammad Hafiizh Muhammad Holqi Rizki Azhari Muhammad Iqbal Akbar Muhammad Ridwan Muhammad Ulinnuha Musthofa Muhammad Younas Darvish Muhammad Zaky Rahmatsyah Muladi Mumtaazah, Muhammad Athar Mutiara, Titi Nadindra Dwi Ariyanta Nandang Mufti Nastiti Susetyo Fanani Putri Nastiti Susetyo Fanani Putri Nastiti Susetyo Fanany Putri Naufal Rizaldi Gunawan Ningrum, Gres Dyah Kusuma Nisa, Khoirotun Nizaar, Roub Norzanah Rosmin Norzanah Rosmin Nugraha, Agil Zaidan Nugraha, Youngga Rega Nunung Nurjanah Nur Halim Nur Rahma, Andika Bagus Nurus Sihab Aminudin Nuzuluddin, M. Osamu Fukuda Prasetya Widiharso Prasetya Widiharso Prasojo, Fadillah Pratama, Awanda Setya Sanfajar Pratama, Diaz Octa Pratama, Wahyu Styo Priharta, Ari Primadi, Wahyu Purnomo, Purnomo Putra Utama, Agung Bella Putri Galuh Ningtiaz Qomaria, Ulfa Rahman, Nukleon Jefri Nur Rahmat Samudra Anugrah, Muhammad Ramadhani, Lolita Ratnasari, Diah Ayu Resty Wulanningrum Reza Setyawan Rini Nur Hasanah Rismayanti, Nurul Romadlon, Muhammad Rizqi Rosa Andrie Asmara Rosa Andrie Asmara Rosyidin, Zulkham Umar Rusdha Aulia Salah Abdullah Khalil Abdulrahman Salsabila, Reni Fatrisna Saodah Omar Saputra, Ismed Eko Hadi Selly Handik Pratiwi Seno Isbiyantoro Setyaningsih, Eka Rahayu Setyawan, Wahyu Dwi Sevilla, Felix Rafael Segundo Siti Sendari Slamet Wahyudi Slamet Wibawanto Soraya Norma Mustika Srini Suciati, Reski Dwi Suryani, Ani Wilujeng Syaad Patmantara Syaichul Fitrian Akbar Taw, Phillip Teguh Andriyanto, Teguh Timothy John Pattiasina Titaley, Gilberth Valentino Tsukasa Hirashima Ulum, Khoirul Urnika Mudhifatul Jannah Utama, Agung Bella Putra Utomo Pujianto Utomo, Imam Tree Veithzal Rivai Zainal Wahyu Arbianda Yudha Pratama Wahyu Irianto Wahyu Primadi Wahyu Sakti Gunawan Irianto Wahyu Tri Handoko Wibawa, Aji Presetya Wibowo, Kusmayanto Hadi Wicaksana, Ardi Anugerah Widiharso, Prasetya Wijaya, Mikel Ega Wiryawan, Muhammad Zaki Yogi Dwi Mahandi Yosi Kristian Yu, Tony Yudha Islami Sulistya Yuliana Melita Pranoto Yuni Rahmawati Zaeni, Ilham Ari Elbaith Zufida Kharirotul Umma Zulkham Umar Rosyidin Zulkham Umar Rosyidin Zulkifli, Shamsul Aizam