Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.233
P-Index
This Author published in this journals
All Journal EKSAKTA: Journal of Sciences and Data Analysis Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Jurnal Karya Pendidikan Matematika Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya (Jurnal MSA) Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Jurnal Fourier Indonesian Journal of Applied Statistics Seminar Nasional Variansi (Venue Artikulasi-Riset, Inovasi, Resonansi-Teori, dan Aplikasi Statistika) BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Unisda Journal of Mathematics and Computer Science (UJMC) JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) J Statistika : Jurnal Ilmiah Teori Dan Aplikasi Statistika Jurnal Ilmiah Pendidikan dan Pembelajaran B-Dent, Jurnal Kedokteran Gigi Universitas Baiturrahmah EIGEN MATHEMATICS JOURNAL Variance : Journal of Statistics and Its Applications Jurnal Saintika Unpam : Jurnal Sains dan Matematika Unpam Square : Journal of Mathematics and Mathematics Education Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat ESTIMASI: Journal of Statistics and Its Application Majalah Ilmiah Matematika dan Statistika (MIMS) Soeropati: Journal of Community Service Journal of Intelligent Computing and Health Informatics (JICHI) JAMBURA JOURNAL OF PROBABILITY AND STATISTICS LOSARI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat JURNAL INOVASI DAN PENGABDIAN MASYARAKAT INDONESIA Tepis Wiring : Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal Focus Action of Research Mathematic (Factor M) Jurnal Statistika dan Komputasi (STATKOM) Journal of Data Insights Jurnal Statistika dan Sains Data Prosiding Seminar Nasional Unimus Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Journal of Mathematics, Computation and Statistics (JMATHCOS) Emerging Statistics and Data Science Journal Amalgamasi: Journal of Mathematics and Applications Data Science Insights RAGAM: Journal of Statistics and Its Application
M. Al Haris
Department Of Statistics, Universitas Muhammadiyah Semarang, Semarang, Indonesia
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry 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 Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 76 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 76 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Projection of PT Aneka Tambang Tbk Share Risk Value Based on Backpropagation Artificial Neural Network Forecasting Result Haris, M. Al; Setyaningsih, Laras Indah; Fauzi, Fatkhurokhman; Amri, Saeful
JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Vol 8, No 2 (2024): April
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jtam.v8i2.20267

Abstract

PT Aneka Tambang Tbk (ANTAM) received an award as the most sought-after stock issuer in Indonesia in 2016. That stock continued to attract investors in 2022 due to a 105% increase in net profit and a 19% increase in sales from the previous year. Despite the upward trend, investors still had doubts due to the fluctuating movement of ANTAM's stock prices. Therefore, forecasting was needed to determine the future movement of stock prices. The Backpropagation Neural Network method had good capabilities for fluctuating data types. However, this method has the disadvantage of a lengthy iteration process. To handle this limitation, The Nguyen-Widrow weighted setting was applied to address this constraint. The expected Shortfall (ES) method used the forecasting results to measure investment risk. This research uses ANTAM stock closing price data from May 2, 2018, to May 31, 2023. Based on the analysis results, the best architecture was obtained with a configuration of 5-11-1, using Nguyen-Widrow weight initialization and a combination of a learning rate of 0.5 and momentum of 0.9. This architecture yielded a prediction error based on the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 1.9947%. Risk measurement with the ES method based on the prediction for the next 60 periods showed that at a 95% confidence level, the risk value was 0.002181; at a 90% confidence level, it was 0.002165; at an 85% confidence level, it was 0.002148, and at an 80% confidence level, it was 0.002132.
KLASIFIKASI STATUS KESEJAHTERAAN MASYARAKAT KABUPATEN KEPULAUAN MENTAWAI DENGAN METODE REGRESI LOGISTIK BINER DAN CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE (CART) Sanur, Lulu Anata; Haris, M Al; Fauzi, Fatkhurokhman
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 3 No 1 (2024): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv3i01pp71-84

Abstract

Kabupaten Kepulauan Mentawai merupakan salah satu daerah yang saat ini masih berstatus sebagai daerah tertinggal, ditandai dengan minimnya ketersediaan fasilitas sarana prasarana. Pembangunan infrastruktur adalah kunci utama untuk memajukan daerah Kabupaten Kepulauan Mentawai seperti adanya trans daerah sebagai penghubung antar pulau sehingga ekonomi kemasyarakatan akan turut tumbuh. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui karakteristik atau variabel yang memiliki pengaruh pada pengkategorian status kesejahteraan rumah tangga ke dalam klasifikasi miskin dan tidak miskin. Klasifikasi adalah suatu teknik statistik yang digunakan untuk mengelompokkan data yang telah tersusun secara sistematis. Ada dua pendekatan berbeda untuk mengklasifikasi objek, yaitu metode parametrik dan metode nonparametrik. Penelitian ini memakai metode regresi logistik biner dan Classification and Regression Tree (CART) karena memiliki performasi yang baik, sehingga dalam penelitian ini akan mencoba memperoleh perbandingan nilai akurasi terbaik diantara kedua metode tersebut. Lalu hasilnya akan di evaluasi dengan nilai APER dan nilai akurasi klasifikasi. Data yang digunakan adalah hasil Susenas tahun 2022 sebanyak 326 sampel dengan data testing dan data training adalah 20% dan 80%. Dari hasil penelitian kedua metode, variabel umur, tingkat pendidikan terakhir, dan kesehatan kepala rumah tangga memiliki pengaruh signifikan terhadap model klasifikasi. Akurasi klasifikasi model regresi logistik biner mencapai 93,94% yang lebih tinggi dibandingkan dengan model klasifikasi CART yang bernilai 89,40%. Oleh karena itu, bisa ditarik kesimpulan bahwa model regresi logistik biner ialah pemilihan terbaik untuk memprediksi faktor kesejahteraan rumah tangga di Kabupaten Kepulauan Mentawai.
Survival Analysis of Kidney Failure Patients Using the Kaplan Meier Method and Log-Rank Test: Survival Analysis of Kidney Failure Patients Using the Kaplan Meier Method and Log-Rank Test Febrianti, Fatika Lovina; Firdatul Fahria; Siti Hamidah Ardhy; Rahma Nurmalita; Suci Laeliyah; Muhammad Rifqy Ardiansyah; Ihsan Fathoni; M. Al Haris
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 3 No. 3 (2025): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol3.iss.3.art21

Abstract

Kidney failure is a global health issue that continues to rise, impacting patients' quality of life and placing significant pressure on healthcare systems. This study aims to analyze the factors influencing the survival probability of kidney failure patients using the Kaplan-Meier method and the log-rank test. Medical records from 106 kidney failure patients treated at Hasanuddin Hospital between 2018 and 2020 were used to examine the effects of age, gender, and disease severity on survival outcomes. The Kaplan-Meier analysis revealed that patients aged ≤ 50 years, females, and those with chronic conditions had better survival probabilities. However, the log-rank test indicated that survival differences based on these three variables were not statistically significant (p-value > 0,05). These findings provide an initial understanding of the survival patterns of kidney failure patients and highlight the need for further research with larger sample sizes or more advanced methods to support the development of personalized care strategies and improve patients' quality of life.
Peramalan Laju Inflasi Di Indonesia Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Saxena-Easo indah fitriyani; M. Al Haris; Arum, Prizka Rismawati
Jurnal Fourier Vol. 13 No. 2 (2024)
Publisher : Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14421/fourier.2024.132.94-110

Abstract

Inflasi adalah fenomena dimana harga barang dan jasa umumnya naik. Inflasi yang stabil sangat penting untuk menjaga pertumbuhan ekonomi agar dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Inflasi tidak hanya merupakan fenomena jangka pendek, tetapi juga merupakan fenomena jangka Panjang. Untuk itu, perlu adanya antisipasi dan tindakan untuk mencegah inflasi agar tidak melambung tinggi dan terlalu rendah. Salah satu caranya dengan melakukan peramalan. Fuzzy time series (FTS) salah satu metode yang digunakan dalam peramalan. Fuzzy time series Saxena-Easo memperbaiki metode yang diperkenalkan oleh Stevenson dan Porter dengan melakukan modifikasi pada pembentukan subinterval kelas himpunan fuzzy, yang didasarkan pada jumlah anggota di setiap interval kelas. Data yang digunakan yaitu data laju inflasi di Indonesia bulan Januari 2013 hingga April 2024. Hasil penerapan metode fuzzy time series Saxena-Easo mampu meramalkan laju inflasi sangat baik. Karena menghasilkan kesalahan peramalan berdasarkan MAPE sebesar 1,029%, dan nilai RMSE yang diperoleh adalah 0,1016. Nilai peramalan satu periode kedepan pada bulan Juli 2024 sebesar 2,54%.
Principal Component Analysis on Convolutional Neural Network Using Transfer Learning Method for Image Classification of Cifar-10 Dataset Al Haris, M.; Dzeaulfath, Muhammad; Wasono, Rochdi
Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi Vol 10 No 2 (2024): July
Publisher : Information Systems - Universitas Pesantren Tinggi Darul Ulum

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26594/register.v10i2.3517

Abstract

The current era was defined by an overwhelming abundance of information, including multimedia data such as audio, images, and videos. However, with such an enormous amount of image data available, accurately and efficiently selecting the necessary images poses a significant challenge. To address this, image classification has emerged as a viable solution for organizing and managing large volumes of image data, thereby mitigating the issue of cluttered image datasets. One of the most popular algorithms for image classification is the Convolutional Neural Network (CNN), which reduces the complexity of network structure and parameters by leveraging local receptive fields, weight sharing, and pooling operations. CNN is a type of artificial neural network specifically designed to process grid-like data, such as images, using convolutional layers to automatically detect local features. Nonetheless, CNN faces several challenges, such as gradient diffusion, large dataset requirements, and slow training processes. To overcome these issues, Transfer Learning has been widely adopted in CNN-based image classification, and Principal Component Analysis (PCA) has been employed to accelerate the training process. PCA is a technique used to reduce data dimensionality by identifying the principal components that account for most of the variance in the data. This study tested the efficacy of PCA-based CNN architecture using the Transfer Learning method on the Cifar-10 dataset. The results demonstrated that the PCA-based CNN architecture achieved the highest accuracy, with a testing accuracy rate of 0.8982 (89%).
Pemanfaatan Sampah Organik Menggunakan Metode Komposter di Kelurahan Banyumanik Kota Semarang Utiningtyas, Almas Rizki; Nugroho, Muhammad Dimas Alfian; Anggoro, Vernanda Kresna; Ikhwanudin, Muhamad; Nurfuad, Khilmi; Wahyuningsih, Andria; Firdaus, Falah Tinton; Prastiwi, Harvina Sindy; Purnama, Estyaningsi; Al Haris, M.
JURNAL INOVASI DAN PENGABDIAN MASYARAKAT INDONESIA Vol 2 No 3 (2023): Juli
Publisher : Fakultas Kesehatan Masyarakat, Universitas Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26714/jipmi.v2i3.127

Abstract

Latar belakang: Sampah merupakan sesuatu yang tidak digunakan atau tidak disukai hasil dari aktifitas manusia. Pengelolaan sampah biasanya dilakukan dengan cara pemilahan sampah sesuai jenisnya masing-masing. Akan tetapi, kurangnya pengetahuan warga tentang pengelolaan sampah organik membuat pengelolaan sampah ini tidak berjalan efektif. Kondisi seperti ini yang masih dialami masyarakat di Rukun Warga (RW) 02 Kelurahan Banyumanik Kota Semarang. Pembuatan pupuk organik dengan metode komposting merupakan salah satu alernatif untuk mengurangi banyaknya sampah yang dihasilkan masarakat. Tujuan: Untuk meningkatkan pengetahuan serta skill masarakat RW 02 Kelurahan Banyumanik dalam memaksimalkan pengolahan sampah menjadi pupuk organik. Metode: Kegiatan dilakukan dengan tahapan persiapan, sosialisasi serta pelatihan pembuatan kompos organik dengan metode komposting. Hasil: Setelah kegiatan dilakukan, warga RW 02 paham akan manfaat dan kemudahan mengolah sampah dengan tong komposter. Pembuatan alat tersebut sangat mudah, karena terbuat dari bahan yang relatif murah dan terjangkau. Pertanyaan yang diajukan kepada warga yang mengikuti pelatihan, membuktikan bahwa mereka paham dan memiliki pandangan yang jelas tentang pengelolaan sampah menggunakan tong komposter. Kesimpulan: Warga RW 02 Kelurahan Banyumanik Kota Semarang lebih memahami pengelolaan sampah yang efektif dan efisien serta tergugah semangatnya untuk mengolah sampah organik menjadi kompos dengan teknologi komposter. Kata kunci: Banyumanik, komposter, pengelolaan sampah, sampah organik ___________________________________________________________________________________________ Background: Waste was unused or unwanted, resulting from human activities. Waste management was typically done by sorting the waste according to its respective types. However, the lack of knowledge among residents regarding organic waste management has hindered effective waste management. Such conditions were still experienced by the community in 02 Hamlet, Banyumanik Urban Village, Semarang City. The production of organic fertilizer through composting methods was one alternative to reduce the amount of waste generated by the community. Objective:  This aimed to enhance the knowledge and skills of the residents of 02 Hamlet, Banyumanik Urban Village, Semarang City Village, in maximizing waste processing into organic fertilizer. Method: The activity was conducted in several stages, including preparation, socialization, and training on organic compost production using the composting method. Result: After the activity, the residents of 02 Hamlet understood the benefits and ease of processing waste using composting bins. The construction of such tools was relatively easy, as they were made affordable. The questions asked to the trained residents proved that they understood and had a clear perspective on waste management using composting bins. Conclusion:  The residents of 02 Hamlet, Banyumanik Urban Village, Semarang City, had been educated about effective and efficient waste management and were motivated to process organic waste into compost using composting technology. Keywords: Banyumanik, composting, organic waste, waste management
PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN ARIMAX UNTUK PERAMALAN TEMPERATUR DI KOTA SEMARANG Adhwaningrum, Arullah Salsabila; Amri, Ihsan Fathoni; Saputri, Atika Dwi; Diani, Nandini Lova; Pratama, Rifin Fadilla; Al Haris, M.
Amalgamasi: Journal of Mathematics and Applications Vol. 3 No. 2 (2024): Amalgamasi: Journal of Mathematics and Applications
Publisher : Universitas Pasifik Morotai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55098/amalgamasi.v3.i2.pp54-64

Abstract

Semarang mengalami banjir yang disebabkan oleh curah hujan yang tinggi dan penurunan temperatur yang drastis, terutama pada bulan Maret. Penelitian ini menganalisis perbandingan antara model AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan AutoRegressive Integrated Moving Average dengan Exogenous variables (ARIMAX) untuk prediksi suhu di kota Semarang pada tahun 2024. ARIMAX menggabungkan variabel eksogen ke dalam kerangka ARIMA dan memungkinkan pertimbangan faktor eksternal yang dapat mempengaruhi suhu. ARIMAX memberikan fleksibilitas tambahan dengan menyertakan variable eksternal seperti pola curah hujan, yang secara signifikan mempengaruhi variasi suhu. Data yang digunakan terdiri dari 150 observasi, dengan 135 data digunakan sebagai data training dan 15 data sebagai data testing. Setelah melakukan uji kestasioneran dan diferensiasi data, dilakukan pemodelan ARIMA dan ARIMAX. Model terbaik yang dipilih berdasarkan nilai AIC terkecil adalah ARIMAX (3,1,0) dengan nilai AIC sebesar 346.79 dan MAPE sebesar 2.2084%. Hasil menunjukkan bahwa model ARIMAX lebih akurat dibandingkan dengan model ARIMA, dengan kesalahan peramalan yang lebih rendah
Smart Village Application untuk Meningkatkan Pelayanan Publik Pemerintah Desa Katonsari Kabupaten Demak M. Al Haris; Prizka Rismawati Arum; Dannu Purwanto; Ali Imron; Linda Puspitasari; Miftakhul Haris
LOSARI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 5 No. 2 (2023): Desember 2023
Publisher : LOSARI DIGITAL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53860/losari.v5i2.161

Abstract

Pemerintah Desa Katonsari Kabupaten Demak, Provinsi Jawa Tengah, berkomitmen untuk memberikan pelayanan terbaik kepada warganya. Saat ini, pelayanan publik masih dilakukan secara manual yang mengakibatkan ketidakefektifan dan ketidakefisienan dalam pelayanan. Selain itu, sumber daya manusia di Desa Katonsari masih belum memiliki keterampilan teknologi informasi, sehingga perlu meningkatkan kemampuan dalam memanfaatkan teknologi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, tim pengabdian Universtas Muhammadiyah Semarang memberikan solusi dalam bentuk "Smart Village Application" untuk meningkatkan pelayanan publik pemerintah Desa Katonsari. Tahapan kegiatan diawali dengan identifikasi kebutuhan desa dengan pendekatan wawancara, perancangan sistem smart village application, pelatihan penggunaan sistem, dan evaluasi terhadap kinerja dan keefektifan sistem. Sasaran kegiatan ditujukan kepada perangkat desa dan beberapa warga Desa Katonsari sejumlah 30 orang. Berdasarkan kegiatan yang telah dilaksanakan, peserta kegiatan terlihat antusian dan puas terhadap program yang dilaksanakan. Hal tersebut didasarkan pada hasil survei kepuasan yang Tim pengabdian lakukan setelah selesai kegiatan.
ANALISIS PERAMALAN CUACA KOTA SURABAYA MENGGAnalisis Peramalan Cuaca Kota Surabaya Menggunakan Pendekatan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) UNAKAN PENDEKATAN AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) Latisa Alifa Maura; Nikmah Handayani; Devina Nadifa Nur Aulia; M. Al Haris
RAGAM: Journal of Statistics & Its Application Vol 3, No 2 (2024): RAGAM: Journal of Statistics & Its Application
Publisher : Universitas Lambung Mangkurat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/ragam.v3i2.12963

Abstract

Erratic weather is a crucial issue that can disrupt activities in all aspects. Weather monitoring needs to be done to avoid adverse consequences. ARIMA is one of the methods that can be used in weather forecasting because it is produce high accuracy, especially on short-term data. This research aims to get the best ARIMA model that produces accurate forecasting with the smallest error. Based on the research results, the best models obtained for temperature and humidity variables are (0,0,2) and (1,01) with MAPE values of 2.57% and 6.5%. Thus, the ARIMA model has very accurate forecasting performance.
Peramalan Produksi Tanaman Padi Indonesia Tahun 2025 Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing Holt-Winters : Peramalan Produksi Tanaman Padi Indonesia Tahun 2025 Menggunakan Metode Triple Exponential Smoothing Holt-Winters Inayah Pangestu, Eka; Wulandari, Siti; Salwa Salsabila, Galuh; Nur Arifah, Miftah; Ardana Setiawan, Deftha; Fathoni Amri, Ihsan; Bahaudin, Muhammad; M. Al Haris
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 4 No. 1 (2026): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol4.iss.1.art07

Abstract

Produksi padi memiliki peran penting dalam mendukung ketahanan pangan nasional. Untuk memastikan ketersediaan pangan di tengah peningkatan jumlah penduduk, diperlukan peramalan produksi yang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan peramalan produksi padi Indonesia tahun 2025 selama periode Januari 2019 hingga Desember 2024 menggunakan Triple Exponential Smoothing Holt-Winters, baik model aditif maupun model multiplikatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model aditif merupakan model terbaik untuk meramalkan produksi tanaman padi Indonesia tahun 2025. Dengan parameter optimal α=0,3, β=0,4, dan γ=0,1, serta nilai MAPE sebesar 25,72% yang menunjukkan bahwa hasil peramalan cukup akurat.
Co-Authors Abdul Ghufron Abidah, Khansa Ni'mal Abimanyu Arya Ramadhan Ach Ridoi Alambara Adhwaningrum, Arullah Salsabila Agata Dwi Putri Putri Agi Khoerunnisa Ahmad Jundi Ismail AHMADI Ainurrafiq Dawam Ainurrofiah, Safira Al Aghni Naufalia Albertus Dion Sarah Ali Imron Ali Imron Alia Permata Alwan Fadlurohman Alya Febriyani Amalia Jihan Syafiqoh Amin Samiasih Amri, Saeful Amrullah, Ahmad Amrullah, Setiawan Anggoro, Vernanda Kresna Anis Priyanti Anne Mutiara Wardani Ardana Setiawan, Deftha Ariska Fitriyana Ningrum Arya Praditya Arya, Abimanyu Asriyanti Sawiah Adam Astuti, Sofi Anggi Asyfani, Yusrisma Aulia Dewi Gustiarni Aulia Fadhli Boer Ayesha Nayla Salsadella Ayomi, Nun Maulida Suci Ayu Wulandari Ayuda Nur Sukmawati Azzahrani, Rahma Dewi Bahaudin, Muhammad Barlian, Seftia Amelia Rizki Bunga Ayuningrum Choirudin, Mochamad Fahmi Choirunnisa Hasna Nisa Cika Awani Ayuwida Dannu Purwanto danu priambodo Dea Zahra Khairunnisa Devina Nadifa Nur Aulia Diani, Nandini Lova Dimar Pangestika Sari Dwi Purnomo Putro Dzeaulfath, Muhammad Eko Andy Purnomo Elfina Latifah Safira Eny Winaryati Eny Winaryati Ermawati, Asti Erna Julia Nanga Evida Oktaviana Fabiola, Gwenda Fadhilah Azzahra Fadillah, Muhammad Reza Faninda Aidina Fitri Fathir Naufal Hasan Fatkhurrokhman Fauzi Fauzi, Fatkhurokhman Fazia Risnita Widiyana Febrianti, Fatika Lovina Febryana Dilla Setyaningrum Firdatul Fahria Firdaus, Falah Tinton Firochul Masichah Fisabilillah, Muh. Irodat Fitri Anjani Fitri Diana Musa Fitria Fatichatul Hidayah Gautama, Rahmad Putra Hafiza Abas Haris, M Al Haris, M. Al Havinka Angel Salsabilla Havinka Angel Salsabilla Heppy Nur Asavia Ginasputri Heppy Nur Asavia Ginasputri Herculianus Rowa Dawi Hidayat, Muhamad Arif Hilma Hanna Mahanna Haqq Himmaturrohmah, Laily Husna, Rizqa El Iffah Norma Hidayati Ihsan Fathoni Ihsan Fathoni Amri Ikhwanudin, Muhamad Ilham Khairul Anam Imelya Susianti Inayah Pangestu, Eka Indah Fitriyani Indah Manfaati Nur Indah Manfaati Nur Indriani, Anita Retno Irawan, Alfian Chandra Isnaini Maulida Iva Aurellia Khalif Jesicha Arsusma Kaia Raissa Akmalia Kaia Raissa Akmalia Kamilah Citra Chumairoh Kamilah Citra Khumairoh Khansa' Ni'mal 'Abidah Khikman, Muhammad Alvaro Khoirul Huda Kinanta, Ailsha Syafa Latisa Alifa Maura Lea Angelina Lein, Raymond Bolly Linda Puspitasari Lydia Nur Sa'adah Lydia Nur Sa'adah Lydia Nur Sa'adah Mandala Adikara Sencoko Marsela Ayu Irdiana Masudah, Nurhidayatul Miftakhiyah Fazza Baita Miftakhul Haris Miftakhurizki Mochamad Hasyim Mualim Tahari Mufidatul Ulya Muhammad Alvaro Khikman Muhammad Bahaudin Muhammad Hali Mukron Muhammad Najwan Kamil Muhammad Rifqy Ardiansyah Muhammad Saifuddin Nur Multiyaningrum, Riska Nadia Khoirunnafisa Salma Nandini Lova Diani Nasyiatul Izzah Nikmah Handayani Ninu, Maria Febronia Nufita Nurohmah Nugroho, Muhammad Dimas Alfian Nur Arifah, Miftah Nurfuad, Khilmi Nurhidajah Nurmalita, Rahma Nurmawati Ainun Hidayana Okiyanto, Rizal Pandiriyan, Muhammad Tegar Prastiwi, Harvina Sindy Prastyo, Ikwan Pratama, Rifin Fadilla Pratama, Rizky Adi Priambodo, Danu Prissy Nusaiba Yulisa Prizka Rismawati Arum Purnama, Estyaningsi Puspitasari, Linda Putra, Septian Malik Putri Wahyu Muharamah Putri, Melfia Verahma R.A Qonita Syalsabilla Handayani RA. Qonita Syalsabilla Handayani Rahma Nurmalita Rahma Safira Raka Nurhaq Mulya Hartanto Ramadhan, Abimanyu Arya Ramadhan, Wulan Nur Rangga Sa'adillah SAP Rendi Andika Putra Revika Inta Nur Kholifah Ridwanulhaq, Alfina Fauziah Riska Multiyaningrum Riska Multiyaningrum Riska Multiyaningrum Rochdi Wasono Rochdi Wasono Rochdi Wasono Ryan Mahardika Saeful Amri Saeful Amri Salmah Salmah Salsabila Dhea Sintya Salsabila Rahma Anisa Salwa Salsabila, Galuh Sam'an, Muhammad Sanmas, Safril Ahmadi Saputri, Atika Dwi Sari, Selvi Ana Windia Septi Winda Utami Septia, Siti Fajar Sesotyaning Harum Prabuningrat Shinta Amaria Sidqi, Isnaeni Miftahul Siswahyudianto Siti Hamidah Ardhy Siti Nurhalisa siti wulandari Suci Izzati Suci Laeliyah Suci Mega Puji Lestari Suherdi, Andri Sulistiya, Indah Sulistiyani, Dwi Sunday Emmanuel Fadugba Supriadin Supriadin Supriadin Supriadin Syafina Amira Firdaus Syaharani, Nabbila Dyah Tiani Wahyu Utami Tresiani Yunitasari Tri zahrotun Wahyuningsih Ulinuha, Samikoh Utami, Rossy Prima Nada Utiningtyas, Almas Rizki Velia Arni Widyasari Wahid, Siti Nurasriyanti Wahyuningsih, Andria Watur, Annisa Cahyaningrum Widiyanti, Karin Dita Wulan Sari Wulan Sari, Wulan Yan Nazala Bisoumi Yolan Triky Yulia Nur Kumala Yulianita, Tanti