Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
14.546
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Marine Research ARABIYAT Jurnal Pengelolaan Sumberdaya Alam dan Lingkungan (Journal of Natural Resources and Environmental Management) Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Studi Agama dan Masyarakat Bianglala Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika Akademi Bina Sarana Informatika Yogyakarta Madaniyah: Terciptanya Insan Akademis Berkualitas Dan Berakhlak Mulia JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) qolamuna : Jurnal studi islam Jurnal SOLMA BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JURNAL ILMIAH INFORMATIKA Jurnal Inovasi Hasil Pengabdian Masyarakat (JIPEMAS) QARDHUL HASAN: MEDIA PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Jambura Journal of Food Technology Jurnal Tekno Kompak Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Ilmu Komputer & Informatika Jurnal Edukasi (Ekonomi, Pendidikan dan Akuntansi) JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Biogenerasi BERNAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Al-Fusha : Arabic Language Education Journal Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Mosharafa: Jurnal Pendidikan Matematika Tanwir Arabiyyah: Arabic as Foreign Language Journal Jurnal EBONI Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Makara Journal of Technology Indonesian Journal of Fundamental Sciences Journal of Tourism Education Prosiding Seminar Nasional Manajemen dan Ekonomi JURSIMA Iqtida: Journal of Da'wah and Communication Huma: Jurnal Sosiologi Nuansa Informatika AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Biologi Babasal Al-Zayn: Jurnal Ilmu Sosial & Hukum Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen Maddana: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Sirajuddin : Jurnal Penelitian dan Kajian Pendidikan Islam Prosiding Seminar Nasional Unimus Informasi interaktif : jurnal informatika dan teknologi informasi Jurnal Riset Multidisiplin Edukasi J-CEKI PESHUM Jurnal Geosaintek Sirajuddin: Jurnal Penelitian dan Kajian Pendidikan Islam
Ahmad Faqih
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 118 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 118 Documents
Search

 8   9   10   11   12 
ANALISIS DATA MINING PADA APLIKASI IREAP LITE POS MENGGUNKAN METODE ASOSIASI APRIORI UNTUK MENGIDENTIFIKASI POLA PENJUALAN Rosmeri Manurung, Agnes; Faqih, Ahmad; Dwilestari, Gifthera
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13378

Abstract

Dalam dunia bisnis, pengelolaan stok dan promosi yang efisien merupakan tantangan utama, terutama bagi usaha kecil dan menengah (UKM). Salah satu pendekatan untuk mengatasi tantangan ini adalah dengan mengidentifikasi pola pembelian produk yang sering terjadi secara bersamaan. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola penjualan menggunakan metode Asosiasi Apriori pada aplikasi iReap Lite POS, sebuah aplikasi yang digunakan oleh UKM untuk memantau transaksi penjualan secara real-time. Metode yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD), dengan implementasi algoritma Apriori pada data transaksi yang mencakup informasi produk, jumlah pembelian, dan waktu transaksi. Algoritma Apriori diterapkan untuk menemukan aturan asosiasi antar produk yang sering dibeli bersamaan. Evaluasi hasil dilakukan menggunakan dua metrik utama, yaitu support dan confidence, untuk menilai relevansi dan kekuatan hubungan antar produk. Penelitian ini menemukan beberapa aturan asosiasi signifikan, misalnya, produk A sering dibeli bersamaan dengan produk B dalam transaksi yang sama dengan tingkat kepercayaan tinggi. Temuan ini memberikan wawasan penting bagi pengelola bisnis dalam mengoptimalkan pengelolaan stok dan merancang strategi promosi yang lebih tepat sasaran. Berdasarkan hasil pengujian, algoritma Apriori berhasil mengidentifikasi Es teh manis, Es teh tawar, Nasi goreng, Babi cabai garam dan Babi goreng dengan tingkat keterkaitan mencapai 75%, yang dapat digunakan untuk merancang strategi pemasaran yang lebih efektif. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan algoritma Apriori pada data transaksi dapat membantu memahami perilaku konsumen dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data, yang relevan untuk meningkatkan kinerja operasional dan strategi pemasaran, khususnya pada usaha seperti Pork Corner.
OPTIMALISASI STRATEGI PEMASARAN MENGGUNAKAN ALGOTIMA AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING PADA HASIL PENJUALAN Ramiro Firjatullah, Federicko; Faqih, Ahmad; Dwilestari, Gifthera
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 3 (2025): JATI Vol. 9 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i3.13662

Abstract

Industri fashion di Indonesia terus berkembang, menghadirkan tantangan persaingan yang semakin ketat. Toko H. Edi Jaya adalah salah satu pelaku usaha di bidang fashion yang menghadapi tantangan ini. Namun, pemanfaatan data hasil penjualan untuk mendukung strategi pemasaran masih minim. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan strategi pemasaran di Toko H. Edi Jaya melalui analisis data penjualan menggunakan algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC). Metode yang digunakan adalah pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD), meliputi seleksi data, pra-pemrosesan, transformasi data, penerapan algoritma AHC, dan evaluasi hasil. Data penjualan dari Januari hingga Oktober 2024 digunakan sebagai dasar analisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data hasil penjualan dapat dikelompokkan ke dalam empat kategori utama berdasarkan algoritma AHC, masing-masing dengan karakteristik berbeda. Evaluasi menggunakan metrik Silhouette Score memberikan nilai rata-rata 0,6, menunjukkan kualitas pengelompokan yang cukup baik. Strategi pemasaran berbasis analisis data yang dihasilkan membantu meningkatkan efektivitas promosi dan loyalitas pelanggan. Penelitian ini memberikan wawasan praktis untuk Toko H. Edi Jaya dalam mengembangkan strategi pemasaran berbasis data yang lebih personal dan efisien.
ANALISIS TREN PENJUALAN MENU SEAFOOD DENGAN ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK MENINGKATKAN STRATEGI PEMASARAN Ramadhan, Gilang; Faqih, Ahmad; Sandy Eka Permana, Faqih
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.13911

Abstract

Perkembangan teknologi informasi yang pesat mendorong berbagai sektor bisnis, termasuk industri kuliner, untuk memanfaatkan teknologi dalam meningkatkan efisiensi operasional dan strategi pemasaran. Rumah Makan H. Moel Seafood menghadapi tantangan dalam memahami pola konsumsi pelanggan dan memprediksi tren penjualan. Untuk itu, dibutuhkan pendekatan berbasis data guna mendukung pengambilan keputusan strategis. Penelitian ini bertujuan menganalisis tren penjualan menggunakan algoritma Random Forest, yang dikenal efektif dalam memproses data kompleks dan memberikan prediksi akurat. Data yang digunakan berupa data primer yang dikumpulkan selama satu tahun, meliputi jenis menu, jumlah penjualan, waktu pembelian, dan metode pembayaran. Pengumpulan data dilakukan dengan hati-hati agar kualitasnya terjaga. Setelah itu, dilakukan preprocessing untuk membersihkan dan mempersiapkan data. Algoritma Random Forest kemudian diterapkan untuk membangun model prediksi tren penjualan. Evaluasi kinerja model menunjukkan tingkat accuracy sebesar 96,25%, menandakan bahwa algoritma ini dapat diandalkan untuk memprediksi tren penjualan dengan tingkat keandalan tinggi. Selain itu, diperoleh nilai precision sebesar 0,9633, recall sebesar 0,9624, dan f1-score sebesar 0,9627. Berdasarkan hasil per kelas, prediksi kategori penjualan "Rendah" memiliki precision 0,0639, recall 0,0674, dan f1-score 0,0653; kategori "Sedang" memiliki precision 0,0674, recall 0,0653, dan f1-score 0,0660; sedangkan kategori "Tinggi" memiliki precision dan recall masing-masing 1,00 dan f1-score sebesar 0,6875.
PENERAPAN MODEL PREDIKSI PENJUALAN PADA USAHA RUMAH MAKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST Nur Farida, Farah; Faqih, Ahmad; Eka Permana, Sandy
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.13912

Abstract

Dalam dunia bisnis kuliner, prediksi penjualan yang akurat sangat penting untuk memastikan efisiensi operasional, pengelolaan persediaan yang optimal, serta strategi promosi yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi penjualan di usaha rumah makan menggunakan algoritma Random Forest, yang dikenal karena kemampuannya dalam menangani data kompleks dan menghasilkan prediksi yang akurat. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik machine learning, di mana data penjualan dikumpulkan selama sepuluh bulan (Januari hingga Oktober 2024). Setelah data dikumpulkan, dilakukan tahap preprocessing untuk membersihkan dan mempersiapkan data agar dapat digunakan oleh model. Algoritma Random Forest kemudian diterapkan untuk membangun model prediksi penjualan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model ini mencapai akurasi 97% pada data uji, yang menandakan bahwa model ini sangat efektif dalam mengklasifikasikan kategori penjualan dengan tingkat kesalahan yang minimal. Selain itu, model ini juga menunjukkan keseimbangan yang baik antara precision dan recall, yang mengindikasikan kemampuannya dalam meminimalkan kesalahan klasifikasi. Model prediksi ini terbukti efektif untuk membantu usaha rumah makan dalam pengelolaan operasional dan strategi pemasaran.
ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MENINGKATKAN MODEL POLA PEMBELIAN PELANGGAN PADA PERCETAKAN Suryani Dewi, Ike; Faqih, Ahmad; Dwilestari, Gifthera
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 4 (2025): JATI Vol. 9 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i4.14155

Abstract

Dalam era digital yang kompetitif, pemahaman terhadap perilaku konsumen menjadi kunci keberhasilan bisnis, termasuk dalam industri percetakan. Permasalahan yang sering dihadapi oleh pelaku usaha percetakan adalah kurangnya informasi mengenai pola pembelian pelanggan, sehingga menyulitkan dalam pengambilan keputusan strategis, khususnya terkait pemasaran dan pengelolaan persediaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola pembelian pelanggan dengan menerapkan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) sebagai salah satu metode data mining. Penelitian menggunakan 1.018 data transaksi penjualan dari sebuah usaha percetakan, dan diolah menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Tahapan analisis meliputi praproses data binomial, pembangunan FP-Tree, serta penetapan parameter minimum support sebesar 0,3 dan minimum confidence sebesar 0,8. Hasil penelitian menunjukkan sejumlah pola pembelian yang signifikan, antara lain kombinasi produk Ivory23 dan FoodpakMatte1 dengan nilai confidence sebesar 0,820, serta pola GreaseProof → FoodpakMatte1 dengan confidence sebesar 0,867. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam perumusan strategi promosi dan manajemen stok yang lebih efektif.
Optimalisasi Strategi Pemasaran melalui Segmentasi Pelanggan dengan Analisis RFM dan Algoritma K-Means untuk Bisnis Ritel Rahma, Aliya Anisa; Faqih, Ahmad; Rinaldi, Ade Rizki
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 9, No 2 (2025): Juni 2025
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26798/jiko.v9i2.1737

Abstract

Industri ritel yang kompetitif memerlukan pemahaman mendalam tentang kebutuhan pelanggan untuk menyusun strategi pemasaran yang relevan dan efektif. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pelanggan di Toko Mitra 10 Cirebon menggunakan analisis Recency, Frequency, dan Monetary (RFM) yang dikombinasikan dengan algoritma K-Means. Segmentasi ini bertujuan mendukung strategi pemasaran yang lebih terarah dan meningkatkan loyalitas pelanggan. Data yang digunakan berasal dari catatan transaksi pelanggan dalam periode tertentu. Nilai RFM dihitung untuk setiap pelanggan berdasarkan Recency (waktu sejak transaksi terakhir), Frequency (jumlah transaksi), dan Monetary (total nilai transaksi). Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan pelanggan menjadi beberapa segmen, dengan jumlah kluster optimal ditentukan melalui metode elbow. Analisis menghasilkan tiga segmen utama: Lost Customers, dengan Recency tinggi, Frequency rendah, dan Monetary rendah; Potential Loyalists, dengan Frequency sedang dan Monetary bervariasi; serta Loyal Customers, dengan Frequency tinggi dan kontribusi Monetary signifikan. Hasil segmentasi ini mendukung penyusunan strategi pemasaran yang berbeda untuk setiap kluster: kampanye reaktivasi untuk Lost Customers, program loyalitas untuk Potential Loyalists, dan layanan eksklusif untuk Loyal Customers. Pendekatan berbasis data ini meningkatkan efektivitas pemasaran, loyalitas pelanggan, serta kontribusi pendapatan, sekaligus menegaskan pentingnya analisis data dalam pengambilan keputusan pemasaran yang relevan dan personal.
IDENTIFIKASI KEMENERUSAN PIPA AIR BAWAH PERMUKAAN MENGGUNAKAN METODE GROUND PENETRATING RADAR (GPR) Lestari, Wien; Jannah, Afni Nur; Faqih, Ahmad; Dita, Mesya Sabhna Adma; Juliandro, Daniel; Rahayu, Helda Kusuma
Jurnal Geosaintek Vol. 10 No. 1 (2024)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

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

Abstract

Metode Ground Penetrating Radar (GPR) merupakan metode geofisika non destruktif yang menghasilkan resolusi tinggi terhadap kontras dielektrik bawah permukaan. Dengan menggunakan metode GPR, penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi kemenerusan pipa air dan kepadatan lapisan pada daerah “AYE”. Frekuensi alat yang digunakan dalam pengambilan data adalah 270 MHz dengan jumlah lintasan sebanyak dua lintasan dan panjang tiap lintasan 20 m. Pengolahan dilakukan dengan program MATGPR dalam software Matlab 2015a. Tahap yang dilakukan dalam pengolahan antara lain input data, adjust signal position, remove DC component, dewow filter, median filter, inverse amplitude decay, removal global background, karhunen-loeve filter, bandpass filter, resample scan axis, 1-D velocity model, phase-shifting migration, 1D time to depth conversion, dan picking anomaly. Hasil pengolahan diperoleh penampang radargram dengan kedalaman ±7 meter. Dalam penampang radargram tersebut, diketahui dua anomali hiperbola yang sama diduga sebagai kemenerusan pipa air dengan bahan PVC pada meter 11.1 dan 18.1 dengan kedalaman 0,3 meter pada lintasan 1, dan ditemukan pada meter 10.7 dan 18.3 dengan kedalaman 0.9 meter pada lintasan 2. Anomali yang diduga pipa tersebut memiliki rentang kecepatan 0.0171 m/ns hingga 0.138 m/ns. Lapisan yang padat diindikasikan berada di kedalaman >4 meter yang ditunjukkan oleh reflektor dengan horizon yang kurang tajam, sedangkan lapisan bagian atas yang kurang padat diduga sebagai lapisan timbunan
Pemberdayaan Ibu-Ibu PKK Melalui Program Urban Farming di Kelurahan Rejosari Kota Semarang Oktavia, Riska; Faqih, Ahmad; Riyadi, Agus
Jurnal SOLMA Vol. 14 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Prof. DR. Hamka (UHAMKA Press)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22236/solma.v14i2.18298

Abstract

Background: The PKK community must be empowered through productive activities, such as urban farming, that will benefit the city as a whole. This programme has been implemented in RT/RW 01/05 Kelurahan Rejosari, Semarang. Method: The methods employed to empower PKK mothers include socialisation, training, mentoring, and monitoring. Results: The programme was initiated with an introductory phase that included socialisation and training, followed by the practical application of agricultural techniques such as plant cultivation in urban farming settings. This was followed by the provision of direct assistance to participants to address any challenges they encountered during the programme. The evaluation method is by monitoring the results of urban farming practices carried out by PKK mothers.The results obtained by PKK women are plant cultivation developed in urban farming practices, namely, chillies, eggplants, cassava, shallots, bitter melon, pandanus, melons, Brazilian spinach, celery, and orange leaves.In addition, the results of the women's plants are also used as a common garden and they apply in their respective homes. Conclusion: The present study investigates the impact of the PKK's empowerment through urban farming on the improvement of family welfare in Rejosari Village. The analysis indicates that the success of the programme is contingent on the active involvement of the community, the provision of support from the local government, and the continuity of mentoring and training.
Pemberdayaan Kesejahteraan Keluarga (PKK) Melalui Program Urban Farming di Kelurahan Rejosari Kota Semarang Oktavia, Riska; Faqih, Ahmad; Riyadi, Agus
Jurnal SOLMA Vol. 14 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Muhammadiyah Prof. DR. Hamka (UHAMKA Press)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22236/solma.v14i2.18642

Abstract

Background: The PKK community must be empowered through productive activities, such as urban farming, that will benefit the city as a whole. This programme has been implemented in RT/RW 01/05 Kelurahan Rejosari, Semarang. Method: The methods employed to empower PKK mothers include socialisation, training, mentoring, and monitoring. Results: The programme was initiated with an introductory phase that included socialisation and training, followed by the practical application of agricultural techniques such as plant cultivation in urban farming settings. This was followed by the provision of direct assistance to participants to address any challenges they encountered during the programme. The evaluation method is by monitoring the results of urban farming practices carried out by PKK mothers.The results obtained by PKK women are plant cultivation developed in urban farming practices, namely, chillies, eggplants, cassava, shallots, bitter melon, pandanus, melons, Brazilian spinach, celery, and orange leaves.In addition, the results of the women's plants are also used as a common garden and they apply in their respective homes. Conclusion: The present study investigates the impact of the PKK's empowerment through urban farming on the improvement of family welfare in Rejosari Village. The analysis indicates that the success of the programme is contingent on the active involvement of the community, the provision of support from the local government, and the continuity of mentoring and training.
MODEL SEM-PLS TERBAIK UNTUK EVALUASI PEMBELAJARAN MATEMATIKA DISKRIT DENGAN LMS Mardiana, Novi; Faqih, Ahmad
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 13 No 3 (2019): BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (213.051 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol13iss3pp157-170ar898

Abstract

Research on the use of Structural Equation Modelling-Partial Least Square (PLS-SEM) related to Learning Management System LMS has developed very rapidly. However, in these studies, it was not explained how to choose the best model used to evaluate the relationship among latent variables in the model. This study aims to select the best SEM-PLS model related to evaluating the use of LMS in Discrete Mathematics learning based on the criteria of Q2, AIC, AICu, AICc, BIC, HQ, and HQc. Data obtained from a survey of 109 3rd semester students who took Discrete Mathematics courses at STMIK IKMI Cirebon using 5 latent variables. The Main Model is formed based on all research latent variables and evaluated by stages 1) PLS-Algorithm, 2) Bootstrapping and 3) Blindfolding. Based on the Main Model, 16 alternative models are created with the same manifest variables as the Main Model. The best model is determined based on the highest Q2 value, and the least AIC, AICu, AICc, BIC, HQ and HQc values. The results of the study show that the Main Model is better based on the Q2 value compared to other models in this study. Different results are obtained if the AIC, AICu, AICc, BIC, HQ and HQc criteria are used, where Model C2 and B2 are the best models based on these criteria
Co-Authors -, Kaslani Abdullah Baharun Abi Fajar Ahmad Fauzi Achmad Supandi Ade Rizki Rinaldi Ade Rizki Rinaldy Adellia Putriani Adjie Setyadj, Mochammad Adnan Adnan Agung Triyono agus bahtiar Agus Riyadi Ahlam Musaydah Ahmad Jihadi Ahmad Rifai Akhmad Abu Khasan Muzakki Akhmad Subhan Al Ghozali, Muhammad Iqbal Ali, Ashehad Aswen Alma’as, Azis Amelia, Mita Andi Setiawan Andriawan, Dimas Annisa Rahmi Anshari, Rahman Ardiyanto Saleh Modjo Arif Rinaldi Dikananda Arlandy, Kevin Salsabil Arnas Arnas, Arnas Arum Sari Arya Wijaya, Arya Athhar Hafizha Luthfi ayu hardani, anita Aziz Ramadhani Badruddin Bafadal, Mentarry Bambang Siswoyo Basysyar, Fadhil Muhammad Chatarina Umbul Wahyuni Chulyatunni’mah Dadang Sudrajat Devika Rahayu Daud Dewi Wahyuni K. Baderan Diding Herudin Diding Herudin Diding Herudin, Diding Herudin Dienwati Nuris, Nisa Dikananda, Arif Rinaldi Dikananda, Fatihanursari Dini Andriyani Dita Rizki Amalia Dita, Mesya Sabhna Adma Djamadi, Dian Anggreini Dwi Kusuma, Lukman Edi Tohidi Eka Permana, Sandy Enjelita, Ratu Erieska Aprilyanti Esa Putra, Arga Ezra Pratama, Daffa Fadhil Muhammad Basysyar Fadilah, Euis Fajri, Ibnu Fajria, Azzahra Moudy Fathurrohman, Fathurrohman Febiyanto, Anggi Fidya Arie Pratama Fuad Pontoiyo Gagarin, Muhamad Yuri Giannetti, Niccolo Gifthera Dwilestari Gilang Ramadhan Gumelar, Restu Habiballoh, Hafshoh Hafshoh Habiballoh Hamdan, Faiz Dzul Fahmi Hamzah, Hasyrul Haqiyah, Aridhotul Hasim Hasim Hasim Hasim Herdiyana, Ruli Hermawan, Bagus Hermawan, Muhammad Andi Hidayat, Manarul Hikmah Maulani Himawan, Toni Iffah Adelia, Luthfiyyah Ikraeni Safitri Ilah Holilah Ilma’nun, M. Lulu Iqbal Syaidin, Fadli Jamiatur Rasyidah Jannah, Afni Nur Juliandro, Daniel Juramang, Risnayanti R K. Toiyo, Frandika Kadir, Rian Kaslani Khaerul Anam Khairul Akmal, Khairul Khairussalam Khoirul Huda, Muhammad Knohl, Alexander Komalasari, Cahyaningrum Kurniasih, Desta Dwi La Alio La Alio Laili Hidayatun Nikmah Laksono, Agung Lestari, Anjar Ayuning Lestari, Wien Lila Zulfa Kamila M. Basysyar, Fadhil Ma'rufah, Ummu Madyant Mahludin H. Baruwadi Maman Abdurrahman Manarul Hidayat Maulana Sidiq, Cecep Maulana, Haris Mey Yulan Moko Mia Nurmala Mifta Almaripat Miftahul Huda Mohamad Riad Solihin Mohammad Sholehuddin Mohammad Syaefudulloh Mubarok, Fatkhan Muh. Arfah Syam Muhammad Daffa Ayyasy Muhammad Fajid, Marfelio Muharram Muharram Muhfidz Hidayat, Aziz Muhibuddin Mukdin, Novita B Mukhyidin, Abdul Mulyana, Dani Mulyawan Mulyawan Mulyawan, Mulyawan Nalahuddin Saleh Narasati, Riri Narasati Nasruddin Nasruddin Nida Naswa Ningrum, Cistia Ningsih, Indah Ratna Nisa Sari, Ainun Norma Feti Farida Novi Mardiana Nur Atika Astriani Nur Farida, Farah Nur Halimah Nur Rochmah, Aulia Nuraini, Asyifa Nurhadiansyah, Nurhadiansyah Nurjana Adi Wijaya Nurul Aini, Yuli Odi Nurdiawan Oktavia, Riska Permadani Pertiwi, Pirda Parida Permana , Sandy Eka Permana, Sandy Eka Pratama, Denni Pratama, Fidya Arie R. Juramang, Risnayanti Rahayu, Helda Kusuma Rahma, Aliya Anisa Ramiro Firjatullah, Federicko Ramli Utina Raudya, Talitha Rifa'i, Ahmad Rifa’I, Ahmad Rinald, Ade Rizki Rinaldi Dikananda, Arif Riri Narasati Ristika Handarini Riyanto Adji Rizqy, Muhammad Enricco Rohmat, Cep Lukman Rosmeri Manurung, Agnes Rusmayana, Sigit Saeful Anwar, Saeful Saepu Qirom, Dani Saepudin, Asep Safitri, Ikraeni Sagita, Ayu Sandy Eka Permana Sandy Eka Permana, Faqih Selly Novita Sari Septianto, Muhamad Arif Sigit Rusmayana SM, Farid Solihudin, Dodi Subaegi, Angga Sugihartono, Tri Suharno, Achmad Sulaeman, Muhamad Supandi, Achmad Suryani Dewi, Ike Susana, Heliyanti Syaefudulloh, Mohammad Syam, Muh Arfah Syam, Muh. Arfah Syayid Al Manar Tania June Tati Suprapti Tengku Riza Zarzani N Tissa Aunilla Tomayahu, Tian Toriquddin Umar, Achmad Jauhari Wahyu Ningrum Sulistyowati Wanada, Gada Wanda, Aliffa Wijaya, Nurjana Adi Yonny Koesmaryono Yoshua, Deden Yudhistira Arie Wijaya Yuliantin, Yovi