Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
13.83
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) ISSN: 2252-9063 PIKSEL : Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded and Logic Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Information Management For Educators And Professionals (IMBI) KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer AL-TANZIM : JURNAL MANAJEMEN PENDIDIKAN ISLAM Indonesian Journal of Applied Informatics JOURNAL INFORMATICS, SCIENCE & TECHNOLOGY Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (SIMIKA) Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Accounting Information System (AIMS) INTERNAL (Information System Journal) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Media Informatika Journal of Innovation Information Technology and Application (JINITA) Madani : Indonesian Journal of Civil Society MEANS (Media Informasi Analisa dan Sistem) Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer) Jurnal Informatika Terpadu International Journal of Social Science Instal : Jurnal Komputer Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) Journal of Software Engineering and Information System (SEIS) AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen Jurnal Accounting Information System (AIMS) INTERNAL (Information System Journal) Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi
Nining Rahaningsih
STMIK IKMI Cirebon
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 123 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 123 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
MENENTUKAN POLA RESERVASI HOTEL DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH Jafar, Jafar; Rahaningsih, Nining
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6402

Abstract

Perkembangan industri perhotelan saat ini memang tumbuh dengan pesat, dan persaingan di antara para pengusaha hotel semakin ketat. Oleh karena itu, informasi yang tepat mengenai riwayat transaksi pemesanan hotel sangat penting bagi pihak manajemen hotel untuk dapat memahami perilaku konsumen serta membuat keputusan yang tepat dalam menjalankan bisnis. Pencatatan dan pengolahan data transaksi pemesanan hotel dapat memberikan banyak manfaat bagi hotel, salah satunya adalah untuk mengetahui pola perilaku konsumen dengan melihat data historis transaksi pemesanan hotel. Teknik data mining dapat digunakan untuk menganalisis data tersebut dan mengidentifikasi pola yang sering muncul, seperti tren pemesanan kamar pada hari-hari tertentu, jenis kamar yang paling diminati oleh konsumen, durasi menginap yang paling umum, dan lain sebagainya. tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan pola pemesanan hotel yang sering dipesan oleh konsumen. Data yang digunakan adalah data reservasi hotel tahun 2017 dan 2018 yang diperoleh dari situs kaggle. Metode yang digunakan untuk melakukan analisis adalah fp-growth dengan tools rapid miner. Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa terdapat 6.626 record dengan atribut sebanyak 15. Selain itu, terdapat 8 aturan asosiasi dengan nilai support dan nilai confidence masing-masing 100%. Hal ini menunjukkan bahwa semua item yang terkait dalam aturan tersebut selalu muncul bersama-sama dalam setiap transaksi. Meskipun nilai support dan confidence maksimal, nilai lift untuk setiap aturan tersebut tidak diberikan. Hasil dari penelitian ini dapat memberikan wawasan bagi pihak hotel untuk membantu dalam pengambilan keputusan terkait dengan pola perilaku konsumen saat melakukan pemesanan pada hotel dengan berbagai pilihan paket dan layanannya.
PENERAPAN METODE ASOSIASI UNTUK MENEMUKAN POLA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH Rizky Wulandhari, Putri; Rahaningsih, Nining; Ali, Irfan; Lukman Rohmat, Cep
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6404

Abstract

Dalam dunia kesehatan, tersedianya obat merupakan salah satu faktor yang sangat penting. Persediaan dan perencanaan obat yang hanya dilakukan secara manual tanpa memperhitungkan pola kebiasaan konsumsi dalam periode waktu tertentu mengakibatkan ketidakakuratan dalam perencanaan persediaan sehingga terkadang tidak terpenuhinya permintaan atau seringkali kelebihan persediaan yang mengakibatkan kadaluarsanya suatu produk. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui data obat di Klinik Sapta Mitra Sejahtera yang dapat digunakan sebagai referensi untuk pengambilan keputusan dalam perencanaan dan pengendalian persediaan obat-obatan pada Klinik tersebut. Menganalisa pemakaian obat, perencanaan dan pengendalian obat dapat dilakukan pada Data Mining yaitu dengan pola kombinasi hubungan antar item-sets menggunakan Association Rules (Aturan Asosiasi) sehingga dapat menghasilkan data obat mana yang paling sering dibeli atau terjual, dari hasil tersebut dapat menjadi acuan untuk menambah stok atau mengurangi beberapa stok yang jarang dibeli oleh konsumen. Algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) dalam teknik Data Mining cukup efisien dalam mempercepat proses pembentukan kecenderungan pola kombinasi itemset dari hasil penjualan pada Klinik Sapta Mitra Sejahtera Jakarta. Pada metode penelitian ini menggunakan tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD). Dalam proses Knowledge Discovery in Database (KDD) ini terdapat tahapan Data Selection, Data Cleaning, Transformation Data, Data Mining, dan Interpretation atau Evaluation. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah untuk membantu perencanaan dalam persediaan kebutuhan obat dengan jumlah dan jenis yang sesuai dengan kebutuhan dan permintaan, agar pengadaan obat menjadi lebih efektif dan efisien, sehingga ketersediaan obat dapat diperoleh pada saat diperlukan
IMPLEMENTASI ALGORITMA FP-GROWTH DALAM PENJUALAN DI TOKO SAMUDRA BAUT DAN TEKNIK Dwi Efranie, Priska; Rahaningsih, Nining
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6438

Abstract

Toko Samudra Baut dan Teknik adalah Toko yang menyediakan berbagai macam alat alat Teknik, seperti mesin dan alat alat pertukangan lainnya. Alat alat teknik dan pertukangan adalah kebutuhan dalam suatu pembangunan proyek, dengan tingginya tingkat transaksi penjualan menghasilkan tumpukan data yang banyak. Dalam hal ini dibutuhkan teknik pemanfaatan data menjadi informasi baru atau disebut juga data mining. Metode yang tepat untuk pengelompokan data penjualan Toko Samudra Baut dan Teknik adalah dengan menggunakan metode Fp- Growth karena dalam metode ini dapat mengolah data tanpa diketahui label kategori. Data yang digunakan yaitu 118 jenis barang alat alat teknik dalam periode penjualan bulan Januari 2022 sampaii dengan Maret 2022. Tujuan penulisan tugas akhir ini adalah untuk mengetahui penerapan algoritma Asosiasi Fp-Growth menggunakan aplikasi Rapid Miner. Pada penelitian Tugas akhir ini ditentukan nilai minimun suportnya 0.95. Setelah dilakukan eksperimen menggunakan Asosiasi Fp-Growth menghasilkan angka 96%.
PENERAPAN APLIKASI PENCATATAN KAS BERBASIS CODEIGNITER MENGGUNAKAN PENDEKATAN CASH BASIS DI ARA CELL Bustomi, Ziaudin; Rahaningsih, Nining
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6444

Abstract

Ara cell merupakan salah satu usaha yang bergerak di bidang jasa service alat-alat elektronik yang biasa digunakan sehari-hari. Salah satu permasalahan yang ada di ARA CELL ini adalah belum optimalnya sistem pencatatan penerimaan kas, seperti pencatatan pemasukan penjualan, dan pengeluaran kas seperti pencatatan perbelanjaan ARA CELL. Selain itu, seringkali terjadinya selisih dalam pencatatan penerimaan maupun pengeluaran kas yang menjadi penyebab keterlambatan dalam pembuatan laporan keuangan akhir bulan. Di mana hal ini di akibatkan oleh kurangnya pengetahuan tentang sistem pencatatan kas secara terkomputerisasi. Penulisan penelitian ini menggunakan pendekatan Cash Basis. Cash Basis adalah salah satu konsep akuntansi, dimana Pencatatan basis kas adalah teknik pencatatan ketika transaksi terjadi dimana uang benar-benar diterima atau dikeluarkan. Serta membangun sistem pencatatan kas berbasis Codeigniter agar dapat diakses dimana saja karena terkoneksi internet. Adapun alasan penggunaan metode tersebut yaitu setiap penerimaan dan pembayaran akan dicatat ke dalam masing-masing karyawan sesuai dengan transaksi yang terjadi, laporan keuangan dapat dijadikan sebagai pedoman manajemen dalam menentukan kebijakan perusahaan kedepannya. Hasil yang di harapkan dari penelitian ini adalah membuat pencatatan penerimaan kas menjadi lebih aktual. Tidak terjadinya selisih saat penghitungan laporan keuangan akhir bulan. Tepat waktu dalam pembuatan laporan keuangan akhir bulan.
SISTEM INFORMASI PERHITUNGAN HARGA POKOK PRODUKSI UNTUK PENENTUAN HARGA JUAL PRODUK BERBASIS WEB Wulandari, Maryam; Rahaningsih, Nining; Suarna, Nana
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i1.6513

Abstract

Perhitungan harga pokok prooduksi akan berpengaruh terhadap penentuan harga jual produk dalam perusahaan. Toko Online Gehu Store merupakan perusahaan bisnis rumahan yang memproduksi produk kotak hadiah atau gift box. Proses perhitungan harga pokok produksi untuk penentuan harga jual produk di toko ini dilakukan secara konvensional. Proses yang dilakukan secara konvensional akan menghambat efisiensi dan efektifitas dalam penjualan sehingga berpengaruh pada pendapatan yang diperoleh perusahaan. Tujuan dari penelitian ini yaitu membuat sistem untuk membantu proses perhitungan harga pokok produksi dan penentuan harga jual produk menjadi lebih cepat dan tepat. Serta membuat sistem yang dapat digunakan untuk mempermudah input data keuangan dan pengambilan keputusan, sehingga dapat mengontrol pendapatan perusahaan. Pada penelitian ini metode pembangunan sistem yang digunakan adalah metode prototyping. Tahapan perancangan pada metode prototyping adalah Communication, Quick Plan, Modelling, Construction of prototype, deployment & feedback. Dalam perhitungan harga pokok produksi menggunakan metode variable costing. Dan metode penentuan harga jual produk yang digunakan adalah metode markup pricing. Pembuatan sistem pada penelitian ini menguunakan bahasa pemrograman PHP dengan framework Laravel, database MySQL, dan XAMPP sebagai local web server. Hasil dari penelitian adalah sebuah sistem informasi perhitungan harga pokok produksi, penentuan harga jual produk, input data inventori, menampilkan dan mencetak data laporan perusahaan.
PENGELOMPOKAN TINGKAT KEPATUHAN WAJIB PAJAK BUMI DAN BANGUNAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Widiya, Putri; Rahaningsih, Nining; Suarna, Nana
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 2 (2023): JATI Vol. 7 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i2.6836

Abstract

Kepatuhan wajib pajak adalah keadaan dimana wajib pajak patuh dan sadar akan kewajiban perpajakannya. Kewajiban Wajib Pajak membayar Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) di Desa Sende Kecamatan Arjawinangun diatur dalam tingkatan yang berbeda. Kelompok Kepatuhan Pembayaran PBB dibagi menjadi beberapa tingkatan, dari terendah hingga tertinggi. Besaran iuran PBB tergantung dari luas tanah, letak tanah dan bangunan yang strategis, serta luas bangunan yang dimiliki oleh masyarakat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kelompok tingkat kepatuhan (PBB) di Desa Sende Kecamatan Arjawinangun. Metode penelitian yang digunakan adalah algoritma K-Means dengan metode clustering. Algoritma K-Means merupakan algoritma yang tepat untuk digunakan pada saat menggunakan metode clustering. Penelitian ini menggunakan tahapan KDD dengan total 230 data berupa data pembayaran PBB Desa Sende tahun 2022. Hasil pengujian RapidMiner dengan menggunakan perhitungan Davies-Bouldin Index memberikan nilai determinasi cluster sebesar 4 (0,085). Cluster 0 berisi 60 wajib pajak dengan kepatuhan pembayaran PBB sedang, cluster 1 berisi 73 wajib pajak dengan kepatuhan sangat tinggi, cluster 2 berisi 65 wajib pajak dengan kepatuhan tinggi, dan cluster 3 berisi 32 wajib pajak dengan kepatuhan rendah.
ANALISIS CLUSTER DATA DAFTAR KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS Gita Budiarti, Mariani; Rahaningsih, Nining; Danar Dana, Raditya
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8162

Abstract

Dalam era modern ini, kendaraan bermotor telah menjadi sarana transportasi yang sangat umum dan mudah diakses oleh semua orang, menjadi kendaraan dengan pertumbuhan tercepat dan menghasilkan data dalam jumlah besar. Tantangan besar muncul dalam mengelola informasi dari Big Data yang dihasilkan oleh kendaraan bermotor. Penelitian ini memiliki tujuan utama untuk membuat model kelompok di cabang pelayanan yang menunjukkan kemiripan data di Provinsi Jawa Barat. Data daftar ulang kendaraan bermotor dikumpulkan selama 9 tahun dan digunakan sebagai sumber data, mencakup informasi seperti jumlah kendaraan, jenis kendaraan, dan lokasi geografis. Data yang kompleks ini diproses menggunakan algoritma K-Means, dengan langkah awal berupa pra-pemrosesan data, termasuk pemilihan atribut relevan dan penghapusan data tidak valid. Hasil clustering menunjukkan bahwa cluster optimal berada pada cluster 3, dengan nilai Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 0,270, dan titik centroid sebesar 1.287.880.558,278. Keselarasan antara nilai DBI dan titik centroid menegaskan konsistensi pada cluster 3. Temuan ini memberikan informasi berharga untuk pengambilan keputusan lebih efektif dalam pengelolaan dan pengembangan infrastruktur transportasi di Provinsi Jawa Barat. Hasil penelitian ini berpotensi meningkatkan efisiensi dan keselamatan lalu lintas serta memenuhi kewajiban pajak kendaraan bermotor, memberikan dasar kokoh untuk penyusunan kebijakan yang terarah dan berkelanjutan dalam meningkatkan sistem transportasi di wilayah tersebut.
ANALISIS PENGELOMPOKKAN DATASET PEMILU 2014 DAN 2019 DPR RI DI KOTA CIREBON MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING Mulyana, Krisna; Rahaningsih, Nining; Danar Dana, Raditya
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8212

Abstract

Strategi politik merupakan perencanaan matang yang disusun dan dilaksanakan oleh seluruh partai politik dalam menyongsong tahun politik mendatang. Data perolehan suara sangat penting untuk dikaji lebih dalam agar menjadi informasi bermanfaat bagi peluang kemenangan. Namun, belum dilakukan analisis mendalam terhadap data Pemilu yang tersedia di KPU Kota Cirebon, utamanya data suara DPR RI. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan memanfaatkan teknik data mining agar dapat membantu mempercepat proses pengambilan keputusan strategis dengan menerapkan teknik clustering dalam mengolah data Pemilu untuk memetakan pola persaingan antar parpol dan koalisi di setiap daerah pemilihan. Metode Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan Algoritma K-Means Clustering digunakan untuk menganalisis data pemilu. Tahapan KDD dimulai dari seleksi, pra-pemrosesan, transformasi data, klusterisasi dan evaluasi kluster. Penelitian juga mencari nilai parameter K, iterasi, dan measuretype optimal darip algoritma K-Means berdasarkan nilai DBI. Hasil penelitian ini memperoleh Nilai DBI dari iterasi 1 dan numerical measure sebagai measure type terbaik untuk mendapatkan nilai DBI terbaik yaitu 0,334 pada K=3, yang menunjukkan tingkat kompetisi partai yang berbeda di Kota Cirebon, yaitu C1 (tinggi) diperoleh 232 anggota, C2 (menengah) diperoleh 160 anggota, dan C3 (rendah) diperoleh 224 anggota. Hasil ini bermanfaat bagi parpol dalam merumuskan strategi memenangkan pemilu pada basis masa masing-masing.
PENERAPAN FP-GROWTH DALAM MENGANALISIS DATA PENJUALAN DI TOKO X Anggita Pratiwi, Eksadevi; Irawan, Bambang; Bahtiar, Agus; Rahaningsih, Nining
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8238

Abstract

Kemajuan pesat dalam bidang informatika telah mengubah berbagai aspek kehidupan, termasuk bisnis dan manajemen stok. Memahami pola pembelian pelanggan menjadi krusial dalam merancang strategi penjualan dan pengelolaan stok yang efektif bagi bisnis ritel. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pembelian di Toko X menggunakan Algoritma FP-Growth. Penelitian ini menggunakan dataset data transaksi penjualan Toko X selama 1 bulan yaitu bulan Agustus 2023. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Knowledge Discovery in Database (KDD). Diterapkan dengan algoritma FP-Growth, melibatkan tahapan Data Selection, Data prepocessing, Data Transformation, Data mining dan Evaluation. Untuk menguji nilai minimum support, minimum confidence dan lift itu untuk mengevaluasi hasil analisis untuk mengidentifikasi pola pembelian. Dalam penelitian ini, support ditentukan dengan 0.6%, dan confidence 70% yang berhasil megidentifikasi 10 aturan asosiasi dengan lift ratio tertinggi. Misalnya, jika ada yang membeli Richesse Wafer kemungkinan besar pelanggan akan membeli Nabati Waffer dengan Lift 138.167, Nilai support 0.6% dan nilai confidence 83%. Implikasi praktis dari temuan pola pembelian ini mencakup penerapan strategi penjualan seperti Penempatan strategis produk, Penawaran bundel dan promosi dan Manajemen stok yang efisien. Selain itu, dengan menanfaatkan pola pembelian yang teridentifikasi, optimalisasi analisis stok dan produksi dapat dilakukan untuk meningkatkan efisiensi operasional secara menyeluruh.
ANALISIS PENGGUNAAN MODEL YOLOV8 (YOU ONLY LOOK ONCE) TERHADAP DETEKSI CITRA SENJATA BERBAHAYA Maulana, Imam; Rahaningsih, Nining; Suprapti, Tati
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 6 (2023): JATI Vol. 7 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i6.8271

Abstract

Kecerdasan Buatan merupakan teknologi yang menarik saat ini terutama object detection. Salah satu metode populer dalam computer vision adalah object detection yang dimana berperan memberikan kemampuan pada mesin untuk mengidentifikasi dan mengenali objek tertentu dari suatu citra. Kriminalitas bersenjata merupakan masalah yang serius di berbagai negara. Oleh karena itu, pengembangan model deteksi objek senjata penting agar dapat membantu tugas pengawasan yang umumnya dilakukan oleh manusia. Penggunaan metode YOLOv8 (You Only Look Once) menjadi pilihan bagus untuk melakukan deteksi objek senjata karena memiliki efisiensi dan hasil deteksi yang akurat. Tujuan utama penelitian ini untuk menganalisis hasil dan performa model YOLOv8 dalam mendeteksi dan identifikasi senjata berbahaya pada citra yang telah dimanipulasi sebelumnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai nilai precision sebesar 84%, recall mencapai 77%, mAP mencapai 84% dan F1-Score 88% dengan waktu pelatihan 4 jam 6 menit lamanya. Pengujian pendeteksian pada gambar grayscale, gambar berotasi, pengaturan tingkat cahaya yang berbeda, gambar blur serta pengujian deteksi berdasar pada jarak menunjukkan hasil yang cukup baik namun masih perlu ditingkatkan lagi.
Co-Authors ., Mulyawan Abdillah Fudholi, Luthfi Abdul Ajiz Abdul Rasyid Achmad Hidayat Ade Irma Purnamasari Ade Kurnia, Dian Ade Rizki Rinaldi Ahmad Faqih Akbar, Miftahul Al-Maulid, Hisyam Alvianatinova, Via Andini, Ayi Andriyanti, Rina Anggita Pratiwi, Eksadevi Angraeni, Devita Fitri Arif Rinaldi Dikananda Arif Sofyan, Mohamad Awaliyah, Lia Az Zahroh, Luthfia Fahmi Azarine, Divia Azhari, Shazifa Azizah, Maulidina Bakri, Saeful Basysyar, Fadhil Muhammad Basysyar, Fadil M Bustomi, Ziaudin Cakranegara, Pandu Adi Camelia Putri Lestari Cep Lukman Rohmat Dadang Sudrajat Danar Dana, Raditya Danar, Raditiya Danil, Supta Danya Rizki Chaerunisa Delisah Destiawati, Deby Dewanty Rafu, Maria Dienwati Nuris, Nisa Dikananda, Arif Rinaldi Dikananda, Fatihanursari Dimin, Egi Susanto Dodi Solihudin Dwi Efranie, Priska Edi Wahyudin Elisa Sriyulia Euis Fadilah Fadhil M. Basysyar Fadhil Muhammad Basysyar Fadhil, Fadhil Yudistianto Fadilah, Mochammad Fauzan Fajar, Miftahul Farah Nur Farida Fatihanursari Dikananda Faturachman, Rifcki Aziz Faujatun Hasanah Fidya Arie Pratama Frihandiansah, Riyandi Gifthera Dwilestari Gita Budiarti, Mariani Gusmiarni, Mia Gusnanto, Ferdi Gustipartsani, Kamaludin Hadi, Melawati Haidar Fakhri Haryanto, Cep Hayati, Umi Herman Iin Ilham Kurniawan Ilham, Mokhamad Illahi, Asep Wahyu Imam Arifin imam maulana, imam Irfan Ali Irfan Ali, Irfan Jafar Jafar Kamelia Faridah Kaslani Khalda Rifdan, Ghina Kharomiyah, Kharomiyah Kholil, Kholil AldiYatna Kurmasih, Masih Laduni, Pasya Lili Purani Lisyana, Zita Lukman Rohmat, Cep M. Basysyar, Fadhil Mamluatul Hikmah, Lulu Martanto . Marthanu, Indra Wiguna Marwah, Sopa Medina Aprilia Putri Mira Miranda Moch Rifki Firdaus Muhamad Basysyar, Fadhil Muhammad Abdurohman Muhammad Basysyar, Fadhil Muhammad Taufik Hidayat, Muhammad Mulyana, Krisna Mulyawan Mulyawan, - Mulyawan, Mulyawan Nafilah, Mala Nana Mulyanasari Nana Suarna Narasati, Riri Narasati Nur Afrilia, Mela Nurhadiansyah Nurrochmah, Dina Siti Nursaniah, Rini Nurwijayanti Octavia Ningrum, Eka Puspita Odi Nurdiawan Optarina, Yasni Pii, Iwan Prasetia, Deni Pratama, Deni Pratama, Fidya Arie Pratama, Handreyan Rizki Prihartono, Willy Purnamasari, Ade Irma Purnamasari, Ade Purnamasari Putra, Purniadi Putri Nabilla Qodri M.A, M. Alifia Raditya Danar Dana Rahmasari, Fanny Rahmi Safitri, Rahmi Ranu Husna Ridho Nugroho Rifki Maulana, Muhamad Rini Astuti Riyandona, Siti Aiwastopa Rizki Ramadhan Rizky Wulandhari, Putri Roghib, Moh. Rohmat, Cep Lukman Rully Pramudita Ryanto, Bayu Saeful Anwar Saroji, Saroji Sekar Puspita Arum Siti Sa'diah Sofialaela, Annisa Sok Piseth Soni, Moh Sri Muflikah Kurniarti Sri Suwartini Suarna, Annisa Annastia Suarna, Nana Sutra Safira, Meita Syafi’i Bachtiar, Mochammad Syarif Maulana Yaasin Tati Suprapti Tengku Riza Zarzani N Tohidi, Edi Tohodi, Edi Tri Mukti, Aryanto Tuti Hartati Usup Supendi Vicky Pamungkas Vina, Vina Widiya, Putri Windy Mardiyyah, Nita Wulandari, Maryam Yahya, Jakaria Yayah Sarwiyah Yudhistira Arie Wijaya Yulia Mustafa, Iva Yuslia Devitri Zhahiran Herlambang, Prilanisa