Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.628
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) SMATIKA Briliant: Jurnal Riset dan Konseptual Journal of Development Research RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Jurnal Teknologi Komputer dan Sistem Informasi Jurnal ICT : Information Communication & Technology JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) Jurnal Ilmiah Intech : Information Technology Journal of UMUS Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Journal of System and Computer Engineering Bima Abdi: Jurnal Pengabdian Masyarakat KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Jurnal Aplikasi Teknologi Informasi dan Manajemen (JATIM) GANESHA: Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal of Science Nusantara Journal Automation Computer Information System (JACIS) Informatics, Electrical and Electronics Engineering Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer JAMU : Jurnal Abdi Masyarakat UMUS Jurnal Manajemen Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Jurnal Sains Sistem Informasi
Abd. Charis Fauzan
Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Eksakta, Universitas Nahdlatul Ulama Blitar
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 68 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 68 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN ADMINISTRASI PADA LEMBAGA SERTIFIKASI PROFESI P1 UNIVERSITAS NAHDLATUL ULAMA BLITAR MENGGUNAKAN MODEL RAPID APPLICATION DEVELOPMENT Ahmad Makhi; Abd. Charis Fauzan
Jurnal Aplikasi Teknologi Informasi dan Manajemen (JATIM) Vol 3 No 1 (2022): Jurnal Aplikasi Teknologi Informasi dan Manajemen (JATIM) April 2022
Publisher : Universitas Islam Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31102/jatim.v3i1.1423

Abstract

Salah satu permasalahan yang ada pada LSP-P1 Universitas Nahdlatul Ulama Blitar adalahdalam hal administrasi sertifikasi yang masih kurang efektif karena belum adanya sistem khususyang mengatur administrasi sertifikasi maupun dalam pelaksanaan sertifikasi menjadi kurangefektif dan efisien. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk menjawab dan mencari solusiatas permasalahan yang ada pada lembaga tersebut. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakanmodel Rapid Aplication Development (RAD). Analisis dilakukan untuk menentukan kebutuhanyang diperlukan. Perancangan menggunakan Business Process Modelling Notation (BPMN)diperlukan untuk pemodelan bisnis, untuk pemodelan data rancangan yang dibuat yaitumenggunakan Entity Relationship Diagram (ERD), Conceptual Data Model (CDM) dan PhysicalData Model (PDM), serta Usecase untuk pemodelan proses. Dalam pembuatan aplikasinyapeneliti menggunakan bahasa pemrograman PHP. Kemudian setelah pembuatan aplikasi selesaiselanjutnya dilakukan pengujian. Pengujian dilakukan dengan pengujian Black Box dan jugamenyebar kuesioner kepada responden untuk mendapatkan tanggapan terhadap sistem yang diujidan kemudian akan dihitung atau diukur dengan skala Likert. Hasil dari pengujian secarakeseluruhan menyatakan bahwa aplikasi ini sudah layak untuk digunakan. Penelitian inimenunjukkan hasil bahwa penelitian ini berhasil menerapkan model RAD untuk implementasiperancangan SIM Administrasi LSP-P1. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa SIMAdministrasi LSP-P1 UNU Blitar ini layak untuk terapkan dan digunakan di LSP-P1 UNU Blita
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES DALAM ANALISIS POLARISASI OPINI MASYARAKAT TERKAIT VAKSIN COVID-19 Abd. Charis Fauzan; Khoiril Hikmah
Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Vol 7 No 2 (2022): Juli
Publisher : LPPM Universitas Abdurrab

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36341/rabit.v7i2.2403

Abstract

Until 2022, Indonesia was hit by the Covid-19 pandemic. Covid-19 is a virus that spreads very easily, so the World Health Organization (WHO) has declared the Covid-19 virus status as a global pandemic. The first case of Covid-19 was detected in Indonesia on March 2, 2020. Since then, many cases have been confirmed positive. The Indonesian government has made efforts to suppress the spread of Covid-19 so that the negative impacts caused by COVID-19 can be controlled, including the Covid-19 vaccination program which is divided into several stages, namely the administration of the Covid-19 vaccine, dose one, dose two, and the booster vaccine. However, the COVID-19 vaccination program for the community has raised various opinions in the social media universe, especially Twitter. Opinions expressed tend to be polarized into sentiments of support and rejection. For this reason, this study aims to determine the polarization of public opinion about the Covid-19 vaccination program using the Naive Bayes algorithm. The process of opinion polarization analysis includes collecting data via Twitter using the RapidMiner tools, then preprocessing the data by means of case folding, tokenizing, filtering and stemming. The last step is to classify public opinion using the Naive Bayes algorithm. This study resulted in polarization of public opinion including tweets of positive sentiment by 67%, tweets of neutral sentiment 9% and tweets of negative sentiment 32%. Also obtained the accuracy and recall rates of 88% and 97%.
Implementasi Algoritma K-Medoids Dengan Evaluasi Davies-Bouldin-Index Untuk Klasterisasi Harapan Hidup Pasca Operasi Pada Pasien Penderita Kanker Paru-Paru Ike Wahyu Septiani; Abd. Charis Fauzan; Muhamat Maariful Huda
Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Vol 3, No 4 (2022): Juni 2022
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/json.v3i4.4055

Abstract

Lung Cancer is a disease in which there are cells that grow in the lungs by a collection of carcionogens uncontrollably. Lung Cancer can be treated with surgery, chemotherapy and radiotherapy. Early treatment that needs to be done to reduce the mortality rate in patients with lung cancer after performing thoracic surgery, by collecting data from each patients regarding this information causes a new problem, including the data obtained including high-dimensional data and has many attributes so that it can produce less accurate information. So it is necessary to calculate data mining clustering. In general, the methods for performing clustering are grouped into four parts, namely partitioning, hierarchial, grid-based and model-based. This study used the k-medoids algorithm because it is able to handle data sensitive to outliers and has high accuracy and efficiency in processing large numbers objects. The results of the k-medoids calculation were evaluated using the euclidean distance Davies Bouldin Index which resulted in a DBI value of 0.93543 indicating that the k-medoids algoritm achieves good grouping because the final result of the calculation is less than 0. From the results of the evaluation using DBI it shows that the k-medoids algorithm has an average accumulation average at the time of execution is quite fast and the cluster quality is good. 
Implementasi Algoritma Decision Tree Iterative Dichotomiser 3 (ID3) untuk Prediksi Keberhasilan Pengobatan Penyakit Kutil Menggunakan Cryotherapy Gunawan Gunawan; Abd. Charis Fauzan; Harliana Harliana
Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) Vol 4 No 1 (2022)
Publisher : Prodi Ilmu Komputer Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/bite.v4i1.1949

Abstract

Kutil merupakan salah satu penyebab gangguan kesehatan kulit, yang ditandai dengan adanya tonjolan kecil pada kulit. Masalah ini disebabkan oleh human papillomavirus (HPV). Menyembuhkan kutil menggunakan cryotherapy adalah salah satu jenis pengobatan kutil yang direkomendasikan oleh beberapa profesional kesehatan. Prosedur yang digunakan dalam perawatan ini adalah dengan membekukan kutil menggunakan nitrogen cair. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat keberhasilan penyembuhan pengobatan penyakit kutil sehingga dapat dikembangkan tindakan pencegahan. Penelitian ini menggunakan dataset cryotherapy dari repositori UCI Machine Learning Repository. ID3 sebagai Algoritma dalam penelitian ini mengadopsi desain entropi informasi yang dikembangkan dengan menghitung nilai gain information untuk menentukan klasifikasi dari beberapa properti yang ada. Hasil pengujian yang dilakukan menunjukkan bahwa hasil akurasi adalah 94,4 persen untuk 60% dan 80% data latih, serta 96,2 persen untuk 70% data latih. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa untuk 70% data latih mencapai tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan jumlah data latih lainnya. Penelitian ini berkontribusi dalam prediksi keberhasilan pengobatan penyakit kutil menggunakan cryotherapy dengan mengimplementasikan algoritma decision tree ID3
Implementasi Algoritma Fuzzy Tsukamoto Untuk Penilaian Kinerja Pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar Nurul Aziz Tri Wahyuni; Abd. Charis Fauzan; Harliana Harliana
Journal Automation Computer Information System (JACIS) Vol. 1 No. 2 (2021): November
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v1i2.11

Abstract

Setiap institusi dituntut menciptakan kinerja karyawan yang tinggi untuk pengembangan kualitas sebuah institusi, termasuk kualitas kinerja pegawai. Peran penting kinerja pegawai dalam aktivitas perguruan tinggi sangat berpengaruh untuk menjaga kualitas kinerja. Maka dari itu, diperlukan evaluasi kinerja melalui proses penilaian kinerja. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui penilaian kinerja pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar melalui sistem komputerisasi evaluasi kinerja pegawai. Data yang digunakan berupa data absensi pegawai berisi data absensi jam kerja dan data kehadiran sebagai dataset yang bersumber dari data Lembaga Penjaminan Mutu Universitas Nahdlatul Ulama Blitar. Penelitian akan menggunakan metode Fuzzy Tsukamoto yang dikembangkan dalam sebuah sistem keputusan. Sistem yang dibangun berbasis desktop menggunakan Netbean 8.0.2 dan JDK 1.8.0. Berdasarkan hasil yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa penerapan metode Fuzzy Tsukamoto menggunakan input variabel kehadiran dengan nilai keangggotaan kurang baik, cukup baik dan baik dan kedisiplinan dengan nilai keanggotaan kurang disiplin, cukup disiplin dan disiplin dengan output hasil kinerja kurang baik, cukup baik dan kinerja baik sebagai evaluasi kinerja pegawai Universitas Nahdlatul Ulama Blitar. Hasil penelitian ini berupa data hasil penilaian kinerja berupa excel yang dapat diunduh melalui sistem yang telah dikembangkan.
Prediksi Keberlangsungan Studi Mahasiswa Fakultas Ilmu Pendidikan dan Sosial Universitas Nahdlatul Ulama Blitar Menggunakan Algoritma C4.5 Hinayu Diniatul Fahma; Abd Charis Fauzan
Journal Automation Computer Information System (JACIS) Vol. 1 No. 2 (2021): November
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v1i2.21

Abstract

Mahasiswa merupakan bagian penting dari civitas akademik perguruan tinggi sebagai calon pemimpin bangsa. Oleh karena itu lulusan mahasiswa diharapkan memiliki paradigm dan kepribadian dengan kualitas baik. Namun, tidak sedikit mahasiswa putus studi di tengah berlangsungnya masa pendidikan dengan berbagai alasan. Untuk menunjang permasalah tersebut, maka penulis melakukan penelitian berupa program aplikasi prediksi keberlangsungan studi mahasiswa dengan bahan data Mahasiswa Fakultas Ilmu Pendidikan dan Sosial UNU Blitar dari Pusat IT UNU Blitar berupa data sekunder yang sudah dipilah atribut-atribut yang diperlukan. Penelitian ini menggunakan Metode Decission Tree dan Algoritma C4.5 sebagai perhitungannya. Evaluasi hasil penelitian ini menggunakan perhitungan Confussion Matrix dengan nilai Akurasi 43,3%, Presisi 2,2%, Sensitifitas 100%, Spesifitas 42,6 %.
Implementasi Algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) untuk Prediksi Keberlangsungan Studi Mahasiswa Bharin Rizqi Waridhon; Abd. Charis Fauzan
Journal Automation Computer Information System (JACIS) Vol. 1 No. 2 (2021): November
Publisher : Indonesian Journal Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47134/jacis.v1i2.13

Abstract

Kelulusan mahasiswa merupakan masalah yang menjadi pusat perhatian yang datang di berbagai Universitas di Indonesia. berdasar pada peraturan yang disampaikan dalam buku II standard dan prosedur tentang akreditasi institusi perguruan tinggi oleh BAN-PT (Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi) pada tahun 2011 menyatakan bahwa salah satu aspek penilaian akreditasi adalah mahasiswa dan lulusan. Penelitian ini bertujuan membuat sebuah sistem program untuk membantu memberikan tindakan preventif khususnya oleh dosen wali dan Kepala program studi UNU Blitar sehingga permalasahan kelulusan mahasiswa mampu ditanggulangi dan diminimalisir jumlah mahasiswa yang bermasalah. Dari data yang peneliti dapat dari Pusat IT UNU Blitar sebanyak 234 Mahasiswa yang tidak melakukan KRS sejak semester 4 dan 167 Mahasiswa FIE yang tidak melakukan KRS mulai sejak semester 6. Penelitian ini menggunakan Algoritma Iterative Dichotomizer 3 yang mana merupakan algoritma pembelajaran dengan membangun pohon keputusan. Penelitian ini menghasilkan hasil evaluasi menggunakan Confusion Matriks dengan nilai akurasi sebesar 79,22 %, nilai presisi sebesar 70,83 %, nilai sensitifitas sebesar 94,44 %, dan nilai spesifisitas sebesar 65,85 %.
IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5 DENGAN IMPROVISASI MEAN DAN MEDIAN PADA DATASET NUMERIK Neni Febiani; Abd. Charis Fauzan; Muhamat Maariful Huda
Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi dan Komputer) Vol 5 No 1 (2022)
Publisher : Politeknik Bisnis Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37600/tekinkom.v5i1.435

Abstract

The decision tree is a method of classifying data mining. The decision tree has one type of algorithm model, namely the C4.5 algorithm. The C4.5 decision tree algorithm is easy to understand because it has a tree-like structure in general. The C4.5 algorithm in handling quantitative data is often less efficient and effective. Based on these problems, this study improvised the numerical attribute dataset using the mean and median in the preprocessing of the data. The improvisation is used to obtain a threshold value, thereby minimizing information loss and time complexity when implementing the C4.5 decision tree in predicting training data. Evaluation of the system used in this study using a confusion matrix. The confusion matrix is ​​used as a benchmark in testing the classification method using data testing. In this study, the dataset was partitioned into three scenarios. In scenario 1 with 70% training data and 20% test data, the highest accuracy is 75%. The improvisation of the mean and median on the numerical attributes in the C4.5 algorithm can be used in this scenario.
PENERAPAN ALGORITMA PILLAR UNTUK OPTIMASI PENENTUAN TITIK AWAL CENTROID PADA ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING Dewi Lestari; Abd. Charis Fauzan; Harliana Harliana
JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Vol 6 No 1 (2022)
Publisher : Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35145/joisie.v6i1.2053

Abstract

Data set merupakan data yang masih perlu diolah menjadi sebuah informasi dengan menggunakan metode data mining salah satunya yaitu metode K-Means. Namun metode ini masih mempunyai kelemahan pada saat pengambilan centroid awal masih dilakukan secara acak, sehingga perlu dilakukan optimalisasi dengan algoritma Pillar. Dataset yang digunakan berasal dari KAAGLE yang mengambil representasi tingkat stress seseorang dengan menggunakan delapan atribut dan lima class. Datset tersebut akan diolah dengan tahapan pre processing, perhitungan algoritma Pillar, dan perhitungan metode k-means. berdasarkan tahapan tersebut, maka penelitian ini akan menghasilkan nilai centroid yang optimal yaitu saat jarak euclidience distance maksimal setiap centroid harus kurang dari sama dengan nilai batas lingkungan (nbdis) dan lebih dari sama dengan nilai maksimal (nmin) sehingga diperoleh centroid awal optimal dengan algoritma Pillar pada id 336, 228, 35, 29, 506. Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma pillar mampu meningkatkan pengelompokan dengan evaluasi Davies Bouldin Index (DBI) sebesar 0,00000473 dan mempercepat iterasi yang semula hasil diperoleh pada iterasi ke-23 menjadi iterasi ke-17 hasil pengklusteran sudah ditemukan.
Perbandingan Kinerja Sistem Klasifikasi Berbasis K-Fold Cross Validation Pada Algoritma Decision Tree ID3 Dan C5.0 Muhammad Yusuf Ashari; Abd. Charis Fauzan; Huda Maariful Muhamat
Jurnal ICT : Information Communication & Technology Vol 21, No 1 (2022): JICT-IKMI, Juli 2022
Publisher : STMIK IKMI Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36054/jict-ikmi.v21i1.450

Abstract

In data mining, many techniques and methods have been carried out in predictive models, classification methods for example, one of which is the Decision Tree or Decision Tree including ID3, C4.5 C5.0 and others. In this study, the authors evaluate the performance of the classification and comparison system of the ID3 Decision Tree Algorithm with the C5.0 Decision Tree Algorithm, where the C5.0 Decision Tree Algorithm is an extension of the C4.5 Decision Tree Algorithm and the ID3 Decision Tree Algorithm based on the K-Fold Cross Algorithm. Validation. These algorithms need to be compared to find out which algorithm has the best performance and will be used to predict the data. Therefore, in this research the aim is to compare the ID3 Decision Tree Algorithm with the C5.0 Decision Tree Algorithm. In this research, 215 datasets of the feasibility of labor placement are used. This research AIur starts from data collection, pre-processing, calculation of the ID3 and C5.0 Decision Tree Algorithms and then evaluated using K-fold Cross Validation. The results of this study indicate, through a comparison of the performance of the K-fold Cross Validation-based classification system, the ID3 Decision Tree Algorithm is superior to the C5.0 Decision Tree Algorithm. Decision Tree ID3 algorithm with 95% precision, 94% recall/sensitivity and 93% accuracy. While the Decision Tree C5.0 Algorithm with 91% precision, 92% recall and 89% accuracy.
Co-Authors A. Zainul Muttaqin Sph Achmad Nuuril Faizin Adhitya Prayoga Permana Afivatu Pratama Agustin Afrida Danar Pratama Agus Yulianto Agustin Ely Rahayu Agustin Ely Rahayu Agustina, Nur Afnis Ahmad Agung Saputra Ahmad Fayyadh Qaimul Haq Ahmad Gufron Ahmad Makhi Ahmad Makhi Ahmad Yunus Ainafatul Nur Muslikah Alvi Durunnafis Annisa Heparyanti Safitri Ardisca Evanandy Asfilia N. Anggraini Asna Andi Auladi Ayu Eviana Baqi, Utrodus Said Al Bharin Rizqi Waridhon Binti Aulatul Mufida Bunga Cahyaning Untari Caska - Chandra Gunawan Choirunnufatul Chusna Citra Mirna Wati Defy Lukbatul Qolbiah Deny Restyo Nugroho Dewana Firman Abdul Mu'izz Dewi Lestari Dimas Fahmi Rizaldi Dwi Danu Handoyono Dwi Zulva Uliunuha Dyah Ayu Wiranti Edoardo Jofan Rifano Edy Prabowo Egy Nadya Etvin Trio Sagita Fadhila Nur Hanifah Faizin Choirul Umam Fatmawati, Fariza Uma FATRA NONGGALA PUTRA Fiqih Ainul Qhabib Gunawan Gunawan Hardiana Riski Riswanto Harliana Harliana Harliana Harliana Harliana Harliana Hinayu Diniatul Fahma Huda Maariful Muhamat Ibrohim Aqimuddin Ida Ayu Putu Sri Widnyani Ike Wahyu Septiani Ilham Kurniawan Imam Machfud Indana Nuril Hidayah Indera Cahyo Wibowo Iqbal Fikri Al hadi Iza Arfiana Fauziah Jayanti Galuh Condrokirono Junaedi Abdillah Kafi, Elfiya Khanatul Kasanah, Siti Uswatun Khamaida Safinah Kharisma Sabbihatul Mustaghfaroh Khasanah, Dhea Lutfiatul Khoiril Hikmah Khoiril Hikmah Khoiril Hikmah Kurnia Siwi Kinasih Kurnia Z. Matondang Kurniyatul Ainiyah Lestariningsih Lestariningsih Lestariningsih Linda Salma Angreani M Maulana Ikhsan M. Subhan Ansori Machmud Naufal Mafula, Veradella Yuelisa Marshella Dwi Putri Yustiana Maskuri, Muhammad Naja Mochamad Buqori Muslim Mochammad Arifin Mochammad Rizqy Pratama Moh Afif Rofiqi Moh Bagus Sholikul Adib Muhamat Maariful Huda Muhamat Maariful Huda Muhammad Ammarullah Ridho Muhammad Asfa Ilhami Muhammad Holili Muhammad Nasyithul Ibad Muhammad Rizky Ramadhan Muhammad Yusuf Ashari Muhammat Maariful Huda Munziah Ahmad Nadila Oktavia Ningtias Naela Nur Choiriyah Nahdiyah, Umi Nanang Zamroji Nanik Yustia Neni Febiani Nurul Aziz Tri Wahyuni Panky Yoga Pratama Prabowo, Tito Puan Maharani Kurniawan Putri Handayani Raden Mohamad Herdian Bhakti Rahmat Yanu Sutrisno Redhitya Wempi Ansori Riska Fitri Nur Alifah Rouf, M. Abd. Safrinadi Ilham Salma Fatia Salnan Sabdo Wibowo Salsabella Elizzah Sari, Hetty Elvina Seta Murdha Pamungkas Setyawan, Dimas Ari Shinta Rizki Firdina Sugiono Shofiyatun Najah Shofiyatun Najah Subana Subana Sugeng Wahyudi Suraji Suraji Syarif Alqoroni Tamaulina Br Sembiring Tito Prabowo Toto Ricky Fernando Tricahyo, Vion Age Utrodus Said Al Baqi Veradella Yuelisa Mafula Veradella Yuelisa Mafula Wasimin Wasimin Winda Puji Larasati Yayang Galuh Nur Khamidatullailiyah Yeni Ratih Pratiwi Zainun Nasikin