p-Index From 2020 - 2025
13.953
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmiah Informatika Komputer Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Khatulistiwa (JPPK) JEJAK Jurnal Natapraja : Kajian Ilmu Administrasi Negara Jurnal Online Mahasiswa (JOM) Bidang Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Jurnal Borneo Administrator: Media Pengembangan Paradigma dan Inovasi Sistem Administrasi Negara Sinergi Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Jurnal Keperawatan Sriwijaya Jurnal Riset Fisika Edukasi dan Sains JISPO (Jurnal Ilmu Sosial dan Ilmu Politik) Jurnal Informatika Jurnal Inovasi Bisnis (Inovbiz) Jurnal Rekayasa Material, Manufaktur & Energi Jusikom : Jurnal Sistem Komputer Musirawas Sebatik Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) Jurnal Teknologi Informasi MURA MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Jurnal EDUTECH Undiksha J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jesya (Jurnal Ekonomi dan Ekonomi Syariah) YUME : Journal of Management MEDIA INFORMASI Transparansi Jurnal Ilmiah Ilmu Administrasi Jurnal Informatika Kaputama (JIK) Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Applied Technology and Computing Science Journal Jurnal Doktor Manajemen (JDM) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Journal of Telenursing (JOTING) E-Link: Jurnal Teknik Elektro dan Informatika JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) JIKA (Jurnal Informatika) Jurnal Trias Politika JEKPEND Jurnal Ekonomi dan Pendidikan Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Teknik Industri Terintegrasi (JUTIN) JOINT (Journal of Information Technology GUYUB: Journal of Community Engagement International Journal Of Science, Technology & Management (IJSTM) Asia-Pacific Journal of Public Policy Educative Sportive Jurnal Optimasi Teknik Industri (JOTI) Buletin Poltanesa Bulletin of Computer Science Research Journal of Informatics Management and Information Technology Narra J KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Conten : Computer and Network Technology INDOGENIUS Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Jurnal Akuntansi AKUNESA Journal of Management and Digital Business Dinamika Jurnal Administrasi Bisnis Journal of Indonesian Economy and Business TSAQIFA NUSANTARA: Jurnal Pembelajaran dan Isu-Isu Sosial TAMIKA: Jurnal Tugas Akhir Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Indo-Fintech Intellectuals: Journal of Economics and Business AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Influence: International Journal of Science Review Coreid Journal Jurnal Informatika Polinema (JIP) Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen Al-Kharaj: Jurnal Ekonomi, Keuangan & Bisnis Syariah Prosiding Seminar Nasional Unimus E-Amal: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat EKOBIMA Ekonomi Bisnis dan Manajemen SISFOTENIKA Informasi interaktif : jurnal informatika dan teknologi informasi Journal of Economic and Bussiness Retail Ekliptika: Jurnal Inovasi Teknologi Berkelanjutan Assyfa Journal of Farming and Agriculture Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak
Claim Missing Document
Check
Articles

Analisis Data Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Pada Toko Daun Indah di Shopee Dermawan, Hibrizi Dzaky; Kurniawan, Rudi; Wijaya, Yudhistira Arie
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.55093

Abstract

Toko Daun Indah adalah sebuah usaha yang menjual berbagai pilihan produk kecantikan, tidak semua produk tersebut dimanati pelanggan. Namun data penjualan di Toko Daun Indah belum dikelola dengan baik untuk menentukan produk mana yang paling diminati dan mana yang kurang diminati pelanggan. Akibatnya, data tersebut berfungsi sebagai dokumen arsip dan belum dimanfaatkan untuk strategi pemasaran. Sehingga perlu diterapkannya teknik data mining dalam mengembangkan strategi pemasaran penjualan. Tujuan penelitian adalah menganalisis data penjualan untuk mengetahui cluster terbaik berdasarkan Davies Bouldin Index, iterasi, dan measure type yang menghasilkan K Optimal. Metode yang digunakan adalah Cross-Industry Standard Process Model for Data Mining dengan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan data penjualan berdasarkan karakteristiknya, karena mudah dalam penerapannya, dan relatif cepat. Berdasarkan hasil pengelompokan data penjualan produk dengan metode K-Means diperoleh parameter yang optimal. Dengan melakukan uji dengan jumlah cluster (k= 2-25), hasil metode K-Means menunjukkan nilai DBI paling optimal sebesar -0.149 dengan 2 cluster pada iterasi ke-1 sebanyak 30 iterasi, Measure type Mixed Measures.  
Akurasi Naïve Bayes Untuk Analisis Sentimen Twitter Berdasarkan Split Data Agni, Vega Putra Dwi; Kurniawan, Rudi; Wijaya, Yudhistira Arie
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.55010

Abstract

Batasan usia calon presiden dan calon wakil presiden menjadi salah satu isu yang hangat diperbincangkan menjelang Pemilihan Presiden dan Wakil Presiden di tahun 2024, terutama di media sosial Twitter. Opini pengguna Twitter tentang isu ini beragam, ada yang positif, negatif, dan netral. Untuk mengetahui sentimen tweet tersebut positif, negatif, atau netral, diperlukan pembelajaran mesin yang dapat mengklasifikasikan tweet dengan cepat. Naive Bayes adalah metode klasifikasi teks yang memiliki kecepatan pemrosesan dan akurasi yang cukup tinggi apabila diterapkan pada data yang banyak, besar, dan beragam. Sebelum data tweet diklasifikasikan, data tersebut harus melalui beberapa proses, seperti scraping data, prepocessing, dan pembobotan kata. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan rasio pembagian data yang paling optimal untuk meningkatkan akurasi model klasifikasi naive bayes dalam menganalisis sentimen data tweet. Data tweet didapatkan sebanyak 2023 data dari dua keyword, penelitian ini menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi dengan persentase 91,5%, diikuti oleh sentimen positif sebesar 5,9%, dan sentimen netral sebesar 2,5%. Dari tiga rasio split data yang diuji, rasio split data 90:10 menghasilkan performa terbaik, yaitu Accuracy 86%, Precission 100%, Recall 66%, dan F1-Score 80%.
Analisis Data Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means Triswanto, Triswanto; Kurniawan, Rudi; Wijaya, Yudhistira Arie
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.55009

Abstract

Kesejahteraan sosial menjadi perhatian utama dalam berbagai negara, dan identifikasi dan pemahaman yang lebih baik tentang masalah ini menjadi penting untuk merancang kebijakan dan program yang lebih efektif. Masalah kesejahteraan sosial seperti kemiskinan, disabilitas, dan ketimpangan sosial menjadi isu yang mendapat perhatian luas. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis data penyandang masalah kesejahteraan sosial dengan mengoptimalkan nilai K berdasarkan Davies Bouldin Index. Penelitian ini menggunakan metode Knowledge Discovery in Database dengan algoritma Fuzzy C-Means untuk mengelompokkan data penyandang masalah kesejahteraan sosial dengan lebih baik. Algoritma ini digunakan karena pengelompokkan datanya berdasarkan dengan derajat keanggotaan sehingga pusat cluster yang dihasilkan dalam  mencapai fungsi sasaran mencari solusi terbaik. Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data penyandang masalah kesejahteraan sosial di Kabupaten Karawang. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode Fuzzy C-Means Clustering dapat memberikan pengelompokan data penyandang masalah kesejahteraan sosial yang lebih akurat dan representatif. Dalam penelitian ini dapat ditemukan nilai Davies Bouldin Index yaitu 0,564 dan nilai K optimal yaitu 4. Dengan menggunakan metode ini, kelompok-kelompok yang memiliki karakteristik dan kebutuhan yang serupa dapat diidentifikasi dengan lebih baik.  
PKM Pelatihan Dan Implementasi Software Perpajakan Terintegrasi Bagi Wajib Pajak Pribadi Dan Badan Usaha Kaslani; Kurniawan, Rudi; Anwari, Saeful; Rano; Rizki Lesmana, Ghali
AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 05 (2022): AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

Abstract

In the current era of digitalization, taxation is a crucial aspect of financial management that requires special attention from taxpayers, both individuals and businesses. However, many still face difficulties in effectively and efficiently managing their taxes. This issue is exacerbated by a lack of understanding of modern integrated tax technology. Therefore, this research aims to provide training and implementation of integrated tax software designed to simplify the tax filing and reporting process. The methods used in this program include face-to-face training and technical assistance in using tax software that complies with Indonesian tax regulations. The results of this program are expected to enhance taxpayers' ability to manage their tax obligations, reduce the risk of errors in reporting, and increase time and cost efficiency. This program is also expected to support the successful implementation of independent tax obligations by taxpayers.
PKM Pelatihan Aplikasi Zahir Accounting Laporan Keuangan Rahaningsih, Nining; Dwilestari, Gifthera; Kurniawan, Rudi; Rizki Fauzi, Ahmad; Muzaki, Fazri
AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 2 No. 5 (2023): AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat
Publisher : CV. Multi Kreasi Media

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

Abstract

Accurate and timely financial reporting is key to the success of business operations, especially for Small and Medium Enterprises (SMEs). However, many SMEs still face difficulties in preparing financial reports that comply with applicable accounting standards. Limited understanding of accounting and the use of technology are the main barriers. To address this issue, this program aims to provide training on the use of Zahir Accounting software as a solution for preparing financial reports. The methods used include intensive training, case studies, and direct simulations of using the Zahir Accounting application. The results of this program are expected to enhance participants' abilities to prepare accurate and standardized financial reports, thereby supporting better decision-making in their businesses. Additionally, this program is expected to improve the efficiency and effectiveness of financial management within SMEs.
Klasifikasi Penyakit Pada Daun Tanaman Padi Berbasis YoloV5 (You Only Look Once) Aditia Putra Pranjaya; Rizki, Fido; Kurniawan, Rudi; Khairani Daulay, Nelly
KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Vol. 4 No. 6 (2024): Juni 2024
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/klik.v4i6.1916

Abstract

The rise of disease attacks on plant leaves causes huge losses for farmers, especially rice farmers. Lack of knowledge in identifying the symptoms of disease in rice plants can cause farmers to have difficulty in dealing with diseases that attack their rice plants, causing errors in handling diseases in rice plants that result in crop failure. When looking at the facts that occur today, it is very necessary to have a technology that can be used to recognise diseases in rice plants, so that it can help rice farmers in recognising a symptom of a disease that attacks their rice plants. With the application of computer vision using the YOLOv5 algorithm, we can create an introduction system related to diseases in rice plants based on the type of disease. In the process of applying the YOLOv5 algorithm, we will collect as many as 1500 images of 2 types of diseases and 1 type of normal rice leaves and each class we collect 500 images, and divide the data into 3 parts, the percentage of which is 70% for train data, 20% for valid data and 10% for test data and this process we do in Roboflow for image labelling and dataset creation. We will process the dataset from roboflow using the YOLOv5 algorithm. Based on the model evaluation results, the highest value of mAP 95%, precision 88%, recall 100% is obtained. The last stage is testing the system in real-time with a webcam and producing a test accuracy value in the Narrow Brown Spot class of 93%, in the Leaf Blight class of 81%, and Normal Rice Leaves 91%.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK IDENTIFIKASI KELAYAKAN PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) DI DESA TAMBAKSARI CIAMIS Fitriani, Fitriani; Kurniawan, Rudi; 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.v7i6.8197

Abstract

Program bantuan sosial telah menjadi salah satu upaya yang signifikan untuk menurunkan tingkat kemiskinan di Indonesia yang bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Akan tetapi bantuan sosial PKH masih kurang tepat sasaran dan juga tidak sesuai dengan harapan masyarakat yang disebabkan status rakyat miskin yang tidak maksimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kelayakan penerima bantuan sosial Program Keluarga Harapan (PKH) di Desa Tambaksari Ciamis dengan menggunakan metodelogi Knowledge Discovery in Database (KDD). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K-Means Clustering. Algoritma ini merupakan salah satu metode dalam pengelompokan data yang efektif untuk sistem pendukung pengambilan keputusan, terutama pada data yang berukuran besar. Hasil dari penelitian ini dengan menggunakan algoritma K-Means adalah adanya cluster data penerima PKH dengan mendapatkan hasil Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,415 dari parameter measure type jenis Numerical Measure dengan Euclidean Distance. Penelitian ini menghasilkan 2 kelompok dari 211 data. Cluster 0 dengan jumlah 190 termasuk layak, cluster 1 dengan jumlah 21 termasuk tidak layak. Hasil DBI tersebut dinilai cukup baik sebab semakin dekat hasil yang diperoleh dengan angka nol maka semakin baik.
ANALISIS DATASET STATUS GIZI PADA BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING Raudotul Janah, Fina; Kurniawan, Rudi; 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.v7i6.8220

Abstract

Status gizi balita merupakan satu permasalahan yang harus diperhatikan, terutama pada asupan gizi serta nutrisi yang diperoleh dari makanan sehari-hari. ebagai bagian dari siklus pertumbuhan dan perkembangan buah-buahan, mereka membutuhkan asupan gizi yang lebih baik, karena belita paling mudah menderita kelainan gizi. Pemenuhan kebutuhan gizi merupakan faktor penting untuk mencapai hasil tumbuh kembang pada balita dan anak-anak. Puskesmas Karangsembung merupakan fasilitas pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan upaya kesehatan masyarakat dan upaya kesehatan perseorangan tingkat pertama. Pihak puskesmas belum melakukan proses data mining untuk meng-clustering dataset balita. Sehingga belum mengetahui kelompok status gizi balita dan belum mengetahui nilai evaluasi DBI. Tujuan dari Penelitian ini untuk mengelompokan status gizi balita menggunakan algoritma K-means untuk mendapatkan nilai Cluster terbaik dengan evaluasi nilai DBI dengan memanfaatkan tools Rapidminer. Hasil dari penelitian didapatkan jumlah Cluster optimal dengan K=5. Untuk Cluster 0: 41 Balita dengan rata-rata berjenis kelamin Laki-laki, Cluster 1: 83 Balita dengan rata-rata berjenis kelamin Laki-laki, Cluster 2: 82 Balita dengan rata-rata berjenis kelamin Perempuan, Cluster 3: 70 Balita dengan rata-rata berjenis kelamin Perempuan, Cluster 4: 56 Balita dengan rata-rata berjenis kelamin Laki-laki dan nilai DBI yang optimal sebesar 0.132 dimana nilai tersebut mendekati 0 yang berarti klaster yang di evaluasi menghasilkan klaster yang baik.
OPTIMASI PARAMETER ALGORITMA K-MEANS PADA DATA REKAM MEDIS KLINIK ANANDA MEDIKA RANCAH Alfirda Sofyan, Zahra; Kurniawan, Rudi; Arie Wijaya, Yudhistira
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.v7i6.8229

Abstract

Data rekam medis merupakan informasi medis terkait identifikasi pasien, penyakit dan riwayat pengobatan. Peningkatan jumlah data rekam medis dari waktu ke waktu menyulitkan identifikasi pola penting yang tersembunyi dalam dataset. Oleh karena itu, diperlukan teknik analisis data yang tepat untuk mengelola data rekam medis secara optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan parameter terbaik yang menghasilkan cluster optimum berdasarkan Davies Bouldin Index (DBI), semakin rendah nilai DBI menunjukan cluster terbaik. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah clustering dengan Algoritma K-Means. Algoritma K-Means diimplementasikan dengan tools Rapidminer versi 10.3. Parameter yang digunakan dalam melakukan eksperimen terhadap nilai DBI adalah parameter Measure Types Numerical Measure. Dengan tiga kali percobaan Numerical Measure yang berbeda yaitu Euclidean Distance, Manhattan Distance, dan Dynamic Time Warping Distance, serta proses iterasi rmenggunakan parameter Max Optimization dimulai dari 1 hingga 10. Dari hasil eksperimen menunjukan parameter terbaik adalah Measure Types Numerical Measure dengan Manhattan Distance karena menghasilkan nilai DBI terkecil dibandingkan parameter lainnya. Proses iterasi algoritma K-Means berakhir pada iterasi ke-3 karena pada iterasi tersebut diperoleh keanggotaan cluster yang sama dengan iterasi sebelumnya. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma telah mencapai nilai konfiden.
ANALISIS PERFORMA FEATURE SELECTION M5 PRIME, GREEDY, DAN T-TEST PADA REGRESI LINEAR UNTUK PREDIKSI KASUS KEKERASAN ANAK DI JAWA BARAT Ramadhan, Gilang; Kurniawan, Rudi; 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.v7i6.8230

Abstract

Kekerasan terhadap anak masih menjadi masalah di Indonesia, khususnya di Jawa Barat. Kekerasan ini memberikan trauma mendalam pada anak dan berisiko gangguan mental serta perilaku buruk di masa depan. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi korban kekerasan anak di Jawa Barat dengan Regresi Linear. Regresi Linear dipilih karena mampu menangkap tren data dengan baik. Data sekunder digunakan dari dataset kekerasan terhadap anak berdasarkan tingkat pendidikan di Jawa Barat tahun 2017-2022. Data dikumpulkan dari dinas terkait dan literatur. Hasil pengujian menggunakan Regresi Linear menghasilkan performa baik, ditunjukkan RMSE 2,480 dan MAE 2,123. Performa Regresi Linear cukup baik memodelkan data historis untuk prediksi di masa depan. Model ini dapat dimanfaatkan mendukung kebijakan pencegahan kekerasan terhadap anak di Jawa Barat.
Co-Authors A.A. Gede Agung Abdul Ghani, Raihan Abdussamad . Adawiyah , Rabiatul Adinda Maharani, Azahra Aditia Aditia Putra Pranjaya Aditya Nugroho Afifah, Izza Nur Agni, Vega Putra Dwi Agung Pranata AGUNG SEDAYU Agustin, Maulina Aisy, Rahadatul Alfirda Sofyan, Zahra Ali Ridho Barakbah Ali, Luthfi Gosan Alif Prayudha, Bimo Amaliah, Novi An-naziz Safaat, Wafik Andini, Selvi Andriani, Meri Andriyani, Wini Anggraeni, Anggi Annisa Desty Puspatriani Anwari, Saeful APRIANDY, KEVIN ILHAM Aprianto, Wili Aprisusanti, Rani Purnama Ariati Anomsari Aribah, Firyal Arip Budiman, Arip Arisa, Arisa Armanda, Dicky Arna Fariza Aruni , Fidhia Aruni, Fidhia Arya Rudi Nasution Aryanto, Vincent Didiek Wiet asep gunawan Asmarani, Sri Utami Awaludin, Ade Ayu Endang Purwati Ayulinda, Arianisah P. Azzahrah, Dynda Shafiyah Bahri, Saiful Belli Nasution Bima Sena Bayu Dewantara Bimastari Aviani, Tri Hasanah Chasanah, Amalia Nur Chulyatunni’mah D.A, Dyah Kuntorini Dadan Suhendar, Asep Dadet Pramadihanto Danar Dana, Raditya Darma Irawan, Bobi Darussalam, Luthvi Nurfauzi Dayanti, Resda Dermawan, Hibrizi Dzaky Dewiyana, Dewiyana Diana Aqmala Diana Puspitasari Dwi Budi Santoso Enik Sulistyowati Ernawati Ernawati Fahmi Wardhani, Masitha Fajar Ramadhan, Fajar Falih, Alfi Rizqi Falih Fanny Rifqi El Fuad, Fanny Rifqi Fauzan . Febrianur Ibnu Fitroh Sukono Putra Ferrina Ermalina Rumbik, Ferrina Ermalina Rumbik Fikri, Achmad Firmansyah, Tegar Fitriani Fitriani Fitriyani, Ida Gifthera Dwilestari Gilang Ramadhan Gusfiani, Vivi Haekal Susanto, Ahmad Hamida, Silfiana Nur Hamonangan, Ryan Harapan Harapan Hayati, Umi Heni Marliany Herdiana, Ruli Herwantono, Herwantono Hidayat, Asep Toyib Hidayat, Muhamad Taufiq Hidayat, Peri Huda, Achmad Thorikul I Made Tegeh Ichsan Ichsan Ida Farida Idris Winarno Ikhwan Fahruddin, Yusuf Ima Sukmawati, Ima Inawati, Windi Islamiatik, Fena Ayu Ismail Ismail iwan Syarif j.ezugwu, umezurike Jannah, Zahratul Jayawarsa, A.A. Ketut Junaidi Junaidi Kamil, Qatrunnada Kaslani Khairani Daulay, Nelly Khristina Yunita Komala, Wulan Kristianti, Veronica Ernita Kurniadi, Yudi Kurniawan, Efik Kusman Ibrahim Kusmiyaty, Agesty Kusuma, Fujianti Kusumawaty, Jajuk Lingga Wijaya, Harma Oktafia Lorentiana Wijayanti, Rima M Rusdi M. Azka Kesuma Wardana Maelani, Imelda Maimun Syukri, Maimun Makhfud Syawaludin Manzis, Zian Masru’ah, Iim Imas MJW, Endrian Mohamad, Fatma Susilawati Monica, Intan Mubarok, Khoirul Mudatsir Mudatsir Muhaimin, Ahmad Muhamad Chairul Basrun Umanailo MUHAMMAD FAHMI Muhammad Muhammad Muhsin Muhsin Muhyi, Adbdul Mujib, Miftachul Muktar, Muktar Mulyawan, Mulyawan Mustofa Bisri, Mu'ammar Muzaki, Fazri Narasati, Riri Narasati Naufan, Muhammad Hilmy Nining Rahaningsih NOVIANTI, ELIS Noviati, Elis Nur Amalia, Yustika Nur Hamidah, Nur Nurapandi, Adi Nurazijah, Wulan Nurbaiti, Seni Nurholipah, Titin Nurmalawati, Nurmalawati Nurmasyahyati Nurmasyahyati, Nurmasyahyati Nurul Huda Nurul Kamaly Oktavia, Vicky Pamungkas, Angling Sadewo Aji Perdana, Tito Aditya Pratama, Annisa Salsabilah Pratama, Vishal Indu Prikurnia, Anas Khair Purusa, Nanda Adhi Purwo Suwignyo Puspitasari, Yeni Putri ayu, Putri Ayu Dara Sekarwangi Putri, Widia Rachmawati, Oktavia Citra Resmi Rafila, Amal Julio Rafles Ginting Rahmad Nuthihar Rahmadiawan, Dieter Rahman Sahputra, Rizky Rahman, Sakilah Rai Fatkaozi, Ahmad Ramadhan, Teddy Muhammad Rano Raudotul Janah, Fina Ria Kurniawati Rifaai Alldi Ananda, Muhamad Riyana, Iis Rizki Ani, Fitri Rizki Fauzi, Ahmad Rizki Lesmana, Ghali Rizki, Fido Rizqi, A Faisal Maulana Rocky Putra A Rusdiyanto Sabilla, Raissa Sabri Saeful Anwar, Saeful Safitri, Maria Safrida Safrida Safrida Safrida, Nila Salma Munada, Mutiara Samsul Anwar Samsuryadi Samsuryadi Sandova, Firdaus Sanjaya, Handika Sari Rusmita Sasabone, Luana Septian Nugraha, Titan Sesulihatien, Wahjoe Tjatur Setiani, Tia Setiawardhana, Setiawardhana Shalihah, Ghina Sholeha, Mia Sintaningrum, Picantia Bunga Situmeang, Alona Sofyan, Sarwo E. Sofyan, Verra Rosyalia Widia Sugiyono . Suhita Whini Setyahuni Sunardi, Lukman Supratati, Tati Suprihartini, Yayuk Suryawijaya, Tito Wira Eka Susana, Heliyanti Susanti, Puspasari Syach Putra, Yanuar Syafruddin, Muhammad Andri Taryana Taryana, Taryana Tati Suprapti Taufik Hidayat Tedjo Darmanto Tedjo Darmanto Tessy Badriyah, Tessy Tri Harsono Triswanto, Triswanto Vitriyan Espa Wabula, Abdul Latif Wahyudi Wahyudi Wahyunisari, Nina Waqar Mazhar, Muhammad Widianto, Fuad Hassan Widiawati, Fitri Wijaya, Yudhistira Wijaya, Yudhitira Arie Winayah, Winayah Yudhistira Arie Wijaya yulani, Yulani - Yulia, Yuli Yusnawati, Yusnawati Yusuf Sidiq, Yusuf Sidiq Zahara, Ana Zahrul Fuadi Zulius, Antoni