Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
12.863
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal technoscientia Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika International Journal of Artificial Intelligence Research Informatics for Educators and Professional : Journal of Informatics KOPERTIP: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer JURNAL ILMIAH INFORMATIKA Conference SENATIK STT Adisutjipto Yogyakarta Jurnal ICT : Information Communication & Technology Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) Jurnal Pelayanan dan Pengabdian Masyarakat (Pamas) JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Teknik Informatika C.I.T. Medicom JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA Jurnal Informatika Terpadu Baselang: Jurnal Ilmu Pertanian, Peternakan, Perikanan dan Lingkungan Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi Abdimas Altruis: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) International Journal of Hydrological and Environmental for Sustainability Literasi: Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Inovasi J-Icon : Jurnal Komputer dan Informatika Jurnal Teknologi Pangan dan Industri Perkebunan JURSIMA AMMA : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen Jurnal Accounting Information System (AIMS) INTERNAL (Information System Journal)
Martanto .
STMIK IKMI Cirebon
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Nursing Social Sciences Other

Published : 114 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 114 Documents
Search

 4   5   6   7   8 
RANCANG BANGUN APLIKASI PENJUALAN AYAM PENYET BERBASIS WEB PADA RUMAH MAKAN AYAM PENYET KABITA Azahra, Amaliyah Putri; Martanto, Martanto
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.v7i1.6355

Abstract

Jumlah manusia yang ada di muka bumi ini semakin hari semakin bertambah. Setiap harinya manusia pasti membutuhkan makan. Untuk memenuhi kebutuhan akan makanan tersebut banyak cara yang bisa dilakukan untuk mendapatkannya. Berawal dari semakin banyaknya keluhan tentang kesulitan pelanggan terhadap proses pemesanan dengan sistem manual, yang mengakibatkan keinginan untuk mendapatkan makanan dengan cara yang mudah dan cepat. Mereka ingin melakukan kegiatan pemesanan hanya di dalam rumah saja atau tempat mereka berkegiatan tanpa harus keluar untuk membeli makanan yang diinginkan. Cukup menggunakan aplikasi yang ada, mereka dapat memesan makanan sesuai dengan apa yang diinginkan. Akar masalah dalam penelitian ini adalah belum adanya aplikasi penjualan ayam penyet berbasis web di rumah makan ayam penyet kabita Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode waterfall, tahapan dalam metode ini adalah analysist requirment, pada tahap ini peneliti melakukan analisa kebutuhan sistem penjualan ayam penyet berbasis web, planning, pada tahap ini peneliti merencsanakan sistem yang akan dibuat, modelling, pada tahap ini peneliti melakukan modeling sistem penjualan ayam penyet berbasis web. coding, pada tahap ini peneliti melaukan pengcodingan sistem yang telah dirancang. tetsing, pada tahap ini peneliti melakukan testing sistem menggunakan black box dan white box. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang dan membangun aplikasi berbasis web. Aplikasi berbasis web ini dapat mengintegrasikan potensi peluang bisnis akan kemudahan yang ditawarkan dan terciptanya disverivikasi pasar guna meningkatkan produksi dan melakukan penjualan sejara efektif. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi penjualan ayam penyet berbasis web sehingga dapat meningkatkan jumlah penjualan ayam penyet.
CLUSTERING DATA PENDUDUK BERDASARKAN KELOMPOK UMUR PER DESA DI KABUPATEN PURWOREJO MENGGUNAKAN METODE K- MEANS Fauzan Afrizal, Ricky; Martanto, Martanto; Bahtiar, Agus
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 3 (2023): JATI Vol. 7 No. 3
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i3.7139

Abstract

Pengolahan data penduduk adalah tanggung jawab pemerintah kabupaten, Pelaksanaannya dari desa. Pada pelayanan tersebut harus dilakukan dengan benar juga cepat supaya masyarakat merasa mendapatkan pelayanan yang memuaskan. pada pembuatan surat untuk keterangan sampai dengan laporan kependudukan di Kelurahan merdeka pada pembuatannya telah menggunakan komputer, sehingga data yang diolah belum terintegrasi kedalam satu kawasan penyimpanan. dari kegiatannya ini menimbulkan permasalahan seperti tidak efisiennya waktu yang digunakan untuk memproses pelayanan kependudukan dalam melayani kebutuhan-kebutuhan masyarakat, Variabel penelitian merupakan salah satu atribut atau nilai dari seseorang, berdasarkan data penduduk kabupaten purworejo berdasarkan umur per desa pada cluster_0 dari pria umur 45-49 berjumlah 48.849, wanita umur 45-49 berjumlah 50.619, jumlahnya 99.468, persentase 0.066, pria umur 50-54 berjumlah 49.705, wanita umur 50-54 bejumlah 53.295, jumlahnya 103.000, persentasi 0.069, pria umur 55-59 berjumlah 49.239, wanita umur 55-59 berjumlah 52.782, jumlahnya 102.022, persentase 0.068. dengan jumlah 464 items, dan Cluster 1 dengan jumlah 3 items, jumlah total cluster adalah 467 items. Metode K-means mempunyai kelebihan mudah untuk dipahami dan diimplementasikan.
PREDIKSI HASIL PRODUKSI PANEN BAWANG MERAH MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER SEDERHANA Maulana, Alfin; Martanto, Martanto; Ali, Irfan
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 4 (2023): JATI Vol. 7 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v7i4.7281

Abstract

Bawang merah adalah salah satu tanaman hortikultura yang banyak dijadikan bumbu masakan di dunia. Salah satu daerah penghasil bawang merah terbesar di Provinsis Jawa Tengah adalah Kabupaten Brebes yang tiap tahunnya menghasilkan panen bawang merah yang cukup besar. Teknik dalam penelitian ini menggunakan metode Regresi Linier yang datanya diambil di kantor Dinas Pertanian dan ketahanan pangan Kabupaten Brebes untuk melakukan pengolahan data. Beberapa petani gagal memprediksi dan beradaptasi terhadap perubahan faktor yang mengakibatkan penurunan produktivitas bawang merah. Pada penelitian ini penulis akan membahas mengenai penerapan metode Regresi Linier, Regresi Linier digunakan untuk menelusuri pola hubungan antara variable terikat dengan dua atau lebih variable bebas. Dataset yang digunakan berasal dari Dinas Pertanian Kabupaten Brebes. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu memprediksi hasil produksi panen Bawang Merah di Kabupaten Brebes. Prediksi hasil Skor pada Mean Absolute Error (MAE) adalah 29051, skor yang dihasilkan pada Mean Squared Error (MSE) adalah 2073311, skor yang dihasilkan pada Roots Mean Squared Error (RMSE) adalah 45533, dan skor yang dihasilkan pada R2 Score adalah 0.98% dan hasil panen bawangmerah di tahun 2023 adalah sebanyak 3822918 Ton/GKP dan mengalami dari tahun sebelumnya.
ANALISIS USABILITY TESTING MENGGUNAKAN METODE SYSTEM USABILITY SCALE PADA APLIKASI OPEN DATA KABUPATEN CIREBON Mu'min Azis, Muhammad; Martanto, Martanto; Hayati, Umi
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.v7i6.8154

Abstract

Kemajuan dalam jaringan internet dan teknologi telah menyebabkan informasi menjadi lebih mudah diakses dan terbuka bagi siapa pun. Hal ini terbukti melalui munculnya konsep data terbuka atau open data. Masalah yang sering terjadi pada aplikasi Open Data yang perlu dipertimbangkan adalah adanya keterbatasan fungsionalitas, performa aplikasi yang lambat atau respon yang kurang memuaskan serta desain antarmuka yang kompleks. Memperbaiki dan mengatasi masalah-masalah ini menjadi penting untuk meningkatkan aplikasi Open Data agar lebih responsif terhadap kebutuhan pengguna dan lebih efektif dalam memberikan informasi yang diperlukan. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat kemanfaatan dan ketergunaan dari aplikasi Open Data yang dikembangkan oleh Kabupaten Cirebon. Metode penelitian yang digunakan adalah metode Usability Testing dan System Usability Scale, Usability Testing digunakan untuk pengidentifikasian permasalahan usability yang terungkap melalui pengujian usability. Sementara System Usability Scale (SUS) digunakan untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna terhadap aplikasi Open Data Kabupaten Cirebon. Hasil yang diuraikan berdasarkan Rating Scale SUS Scores memperoleh skor sebesar 80,33 dengan Adjective Rating Good sehingga aplikasi Open Data Kabupaten Cirebon dinyatakan Acceptable.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGUNAAN APLIKASI GAME ONLINE PUBG MOBILE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES Haikal, Muhammad; Martanto, Martanto; Hayati, Umi
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.v7i6.8174

Abstract

PUBG Mobile merupakan game online populer di Indonesia. Namun, terdapat dampak negatif yang muncul berupa kecanduan dan gangguan kesehatan. Sehingga, penting untuk melakukan analisis sentimen untuk memahami pengaruh game ini terhadap masyarakat. Tujuan penelitian ini adalah melakukan analisis sentimen terhadap penggunaan PUBG Mobile dengan algoritma Naive Bayes. Metodologi diawali dengan pengumpulan 2000 data ulasan pengguna secara otomatis dengan teknik web scraping. Data tersebut kemudian dilakukan preprocessing text meliputi case folding, tokenisasi, stemming dan labeling lalu dibagi menjadi data latih dan uji. Selanjutnya dilakukan pelatihan model Naive Bayes untuk klasifikasi sentimen dan evaluasi performa menggunakan confusion matrix. Hasil pengujian model menunjukkan akurasi tertinggi pada data uji model Ke-1 yaitu 70%. Evaluasi confusion matrix dari Model Pertama pada data uji menghasilkan nilai presisi sebesar 92.31%, recall sebesar 51.31%, dan F1-Score sebesar 56.5%. Hasil evaluasi confusion matrix mengindikasikan performa yang tidak seimbang pada berbagai kelas sentimen. Penelitian ini menemukan dominasi sentimen negatif ulasan PUBG Mobile sebesar 56,1%, terkait masalah teknis seperti lag, crash dan bug Penelitian ini berkontribusi sebagai masukan untuk pengembang game melakukan perbaikan kualitas dan peningkatan kepuasan pemain.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA PADA APLIKASI LINGOKIDS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOUR Alpian Novansyah, Indi; Martanto, Martanto; 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.v7i6.8204

Abstract

Di era modern ini perkembangan teknologi dan komunikasi saat ini begitu pesat salah satunya adalah smartphone. Aplikasi pembelajaran anak-anak di smartphone dapat meningkatkan pengalaman belajar dengan desain yang menarik dan menyenangkan. Dalam konteks aplikasi pembelajaran anak-anak di smartphone, masih terdapat banyak kekurangan penelitian yang menyeluruh mengenai pengaruh desain anatarmuka pengguna terhadap efektivitas pembelajaran dan pengalaman pengguna. Dengan adanya pemahaman mengenai pengaruh desain antarmuka pengguna, pengembang aplikasi pembelajaran dan para pendidik dapat merancang aplikasi yang lebih efektif dan sesuai dengan kebutuhan dan karakteristik anak-anak. Perbaikan tampilan desain antarmuka menjadi lebih menarik, konsisten, dan memenuhi kepuasan pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap aplikasi Lingokids dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Teknik pengumpulan data yaitu dengan cara scraping data yang di konfigurasikan, kemudian diproses dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan sentimen pengguna positif, negatif, dan juga netral. Dalam penggunaan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dengan dataset 80:20, terlihat peningkatan nilai akurasi seiring bertambahnya nilai K dari 1 (80,29%) menjadi 9 (87,65%). Meskipun nilai akurasi meningkat, evaluasi melalui confusion matrix menunjukkan performa yang bervariasi untuk setiap kelas. Kelas positif memiliki precision dan recall yang tinggi (88,96% dan 99,64%), sementara kelas negatif memiliki performa lebih rendah (precision 79,31% dan recall 46,94%). Hal ini menunjukkan bahwa meskipun akurasi meningkat dengan nilai K yang lebih tinggi, model KNN masih memiliki kesulitan dalam mengidentifikasi kelas negatif dengan tepat.
KLASIFIKASI TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN KOPI KENANGAN MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE PADA APLIKASI KOPI KENANGAN Fihir, Muhammad; Martanto, Martanto; Hayati, Umi
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.v7i6.8223

Abstract

Pesatnya kemajuan dan inovasi dalam pengolahan kopi didukung dengan kebiasaan masyarakat Indonesia dan dunia dalam mengonsumsi kopi sangatlah tinggi, hingga menjadikan negara Indonesia sebagai penghasil kopi terbesar keempat di dunia. PT Bumi Berkah boga melalui produk Kopi Kenangan sebagai kedai kopi lokal non-waralaba menjadi populer di Indonesia bahkan sampai ke Malaysia, hingga menjadi unicorn dengan metode penjualan melalui pemanfaatan teknologi informasi berupa aplikasi digital. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui klasifikasi tingkat kepuasan pelanggan dalam memesan kopi melalui aplikasi Kopi Kenangan. Metode yang digunakaan adalah data mining menggunakan algoritma decision tree untuk menghasilkan aturan-aturan keputusan. Dalam melakukan analisis data dan visualisasi menggunakan software RapidMiner versi 10.3. Hasil penelitian menunjukan tingkat akurasi sebesar 86,96% nilai presisi pada prediksi puas sebesar 90% dan nilai presisi prediksi tidak puas sebesar 66,67%. Nilai presisi prediksi tersebut akan dijadikan referensi dalam memutuskan untuk menggunakan aplikasi Kopi Kenangan dalam memesan kopi atau produk lainya.
CLUSTERING PRODUK EKSPOR INDONESIA BERDASARKAN TINGKAT PERMINTAAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS TAHUN 2020-2022 Mujibulloh, Mujibulloh; Martanto, Martanto; Hayati, Umi
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.v7i6.8254

Abstract

Indonesia saat ini merupakan salah satu eksportir ke berbagai negara maju dan berkembang. Meski demikian, terdapat permasalahan dalam mengidentifikasi pola dan prospek ekspor yang dapat membantu perusahaan dalam industri ini untuk membuat keputusan yang lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis produk ekspor utama Indonesia dan memberikan prospek ekspor bagi perusahaan yang terlibat dalam industri ini dengan menggunakan teknik analisis K-Means Clustering. Peneliti Menggunakan data dari Badan Pusat Statistik Indonesia, penelitian ini mengambil sampel periode 2020-2022 yang kemudian dianalisis untuk mengidentifikasi cluster berdasarkan volume ekspor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means efektif dalam mengklasifikasikan produk ekspor ke dalam tiga cluster: ekspor rendah (C0) dengan 99 data, ekspor dan impor sedang (C1) dengan 3 data, dan ekspor tinggi (C2) dengan 1 data. Dengan nilai DBI terkecil sebesar 0.3665 untuk cluster tiga, Hasil ini memberikan kontribusi dalam pemahaman lebih lanjut tentang pola ekspor dan impor dan dapat digunakan sebagai dasar untuk pengambilan keputusan yang lebih baik di dalam industri ini.
ANALISIS POLA CUACA EXTREM MENGGUNAKAN LONG SHORT TERM MEMORY PADA WILAYAH JAWA BARAT Maulana Yusuf, Muhammad; Martanto, Martanto; Hayati, Umi
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.v7i6.8288

Abstract

Perubahan alam dipengaruhi oleh berbagai faktor terutama manusia, kegiatan ekonomi yang tidak mungkin terlepas dengan manusia, menjadi faktor utama. Perubahan lingkungan berdampak berubahnya cuaca, seperti pembangunan Gedung, infrastruktur, dan deforestasi, memengaruhi berubahnnya lingkungan, secara langsung mengakitbatkan berubahnya vegetasi alam, serta cuaca di wilayah tersebut ikut berubah. Perubahan cuaca yang tidak menentu, mengakibatkan munculnya Cuaca extrem, yaitu fenomena yang tidak biasa terjadi serta dapat menjadi masalah serius. Pada berbagai aspek kehidupan Kondisi seperti banjir dan badai contoh hasil cuaca extrem. Cuaca extrem mengakibatkan kerugian bagi mahluk hidup. penelitian ini bertujuan menganalisis terjadinya cuaca extrem menggunakan Long Short Term Memory (LSTM). Model LSTM digunakan untuk mengidentifikasi cuaca extrem, meramalkan terjadinya cuaca extrem di masa depan, memahami faktor yang memengaruhi munculnya cuaca extrem. Model LSTM mampu mengenali pola cuaca extrem dengan akurasi yang memadai. Penelitian ini mengembangkan model LSTM menggunakan 8 kali nilai treshlod value yaitu 28, 31, 34, 37, 40, 43, 46, 49, epoch sebanyak 50 dan model akurasi untuk menentukan keadaan cuaca mencapai 100 %. Data diambil dari website BMKG untuk digunakan pada penelitian. Dari hasil yang didapat, disimpulkan bahwa perbedaan nilai treshlod berpengaruh terhadap nilai prediksi cuaca kedapan selama 7 hari.
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TERHADAP APLIKASI BINANCE PADA ULASAN GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Syaripah, Imas; Martanto, Martanto; 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.v7i6.8289

Abstract

Analisis sentimen adalah metode memahami perasaan dan opini tersirat dalam teks seperti ulasan produk, berita, atau konten media sosial. Tujuannya adalah mengidentifikasi sentimen positif atau negatif dalam teks. Sebagai contoh, dalam ulasan aplikasi Binance di Google Play Store, analisis sentimen membantu memahami respons pengguna terhadap aplikasi tersebut. Prosesnya melibatkan pengumpulan data ulasan dari berbagai sumber, disaring untuk menghilangkan elemen tidak relevan, dan menggunakan algoritma seperti Naive Bayes untuk mengenali kata kunci sentimen seperti "baik" atau "buruk" dan mengklasifikasikan ulasan ke dalam sentimen positif atau negatif. Meskipun model klasifikasi mencapai akurasi 94%, evaluasi menunjukkan perbedaan performa antara sentimen positif dan negatif. Meski mampu mengenali sentimen positif dengan baik, identifikasi terhadap sentimen negatif memerlukan peningkatan. Ini menunjukkan perlunya fokus pada deteksi sentimen negatif guna meningkatkan keandalan algoritma Naive Bayes. Hasil evaluasi menunjukkan Presisi rata-rata 82,3%, Recall 91,95%, dan F1-Score 269%. Meskipun akurasi 94% menggambarkan keberhasilan memprediksi sentimen, fokus pengembangan selanjutnya adalah pada deteksi sentimen negatif. Analisis ini memberikan gambaran tentang kemampuan model dalam mengklasifikasikan data sentimen dan reliabilitasnya dalam menganalisis ulasan aplikasi Binance. Informasi ini dapat menjadi dasar perbaikan produk di masa mendatang.
Co-Authors A, Ronny Abdillah, Naufal Abdul Rosid, Rizal Ahmad Rifai Aji Dian Permana, Muhamad Aji Saputra, Mohammad AKBAR, MUHAMAD DENI Alfin Maulana Almadina, Muhammad Fitrian Shousyade Alpian Novansyah, Indi Andini, Eva Ardhanur, Ichlas Asmana, Asmana Augustian Pangestiazi, Irvanda Azahra, Amaliyah Putri Aziz Sahidin, Naufal Bernadeta Wuri Harini Cep Lukman Rohmat Chrisna Basila Rahman, Muhammad Damar Widjaja Darmanto Darmanto Dea Eryanti Putri Dewi Yuliyanti, Dewi Dian Ade Kurnia Dias Bayu Saputra Dikananda, Arif Rinaldi Dilita Pramasmawari Lita Dita Rizki Amalia Diyanti yanti Djoko Untoro Suwarno Dwi Hastuti, Ningrum Edy, Benediktus Yudha Fadhil Muhammad Bsysyar Faisal Adam, Faisal Faizal Rizqi, Muhammad Faroman Syarief, Faroman Fathur Rezki Junaedi, Muhammad fatimah, lilis Fauzan Afrizal, Ricky Febriani, Budi Febriyani, Adinda Fihir, Muhammad Fithriyani, Nurul Muna Fuji Astri, Dewanti Gifthera Dwilestari Hamam, Moh Hardika Hardika, Hardika Harini, BW Haryanto, Agustinus Surya Hayati , Umi Hayati, Umi Heliyanti Susana Hepsi Nindiasari Hidayat, Fajar Ignatius Adi Prabowo Ika Anikah Iksan Maulana, Muhammad Irfan Ali Irfan Ali, Irfan irfan cholid Iswanjono Iswanjono Jamaludin, Maulana Jamalul'ain, Abdul Kamil, Firmanilah Khoirunisa, Pitria Kholilullah, Mohammad khusnul khotimah Linggo Sumarno Lukmanul Hakim Lutfi Hakim Ma'arif Syaefullah, Muhammad Mahardika, Fathoni Maulana Jamaludin Maulana Yusuf, Muhammad Meida Nurus Mirna Mirna Moruk, Ewaldus Mu'min Azis, Muhammad Mubarok Mubarok Muhamad Djaelani Muhamad farhan Tholhah hidayat Muhamad Jihad Andiana Muhamad Taufik Sugandi Muhammad Aditya Rabbani Adit Muhammad Fadhilah Muhammad Haikal Muhammad Hasan Fadlun Muhammad Saifurridho Mujibulloh, Mujibulloh Mulyawan Mulyawan, Mulyawan Musyarofah Musyarofah, Musyarofah Muzani, Muhamad Muzilin, Elin Nailil Amani, Najiyah Nana Suarna Nanita, Nanita Nining Rahaningsih Nova Zulfahmi, A Nova Zulfahmi, A. Nur Asih, Nur Nur Hermawan, Ilham Nurhanifah, Indah Odi Nurdiawa Odi Nurdiawan Panca Wardanu, Adha Petrus Setyo Prabowo Prabowo, PS Prahara, Sukma Primawan, A.Bayu Puji Rahayu Putri, Niken Zeliana Raditya Danar Dana Ramdan Adi Surya, Muhamad Rifa'i, Ahmad Rifa’I, Ahmad Rinaldi Dikananda, Arif Rinaldi, Arif Riskandi, Muhammad Rizal Rizal Rizka Amelia Rohman, Dede Ronny Dwi Agusulistyo Saeful Anwar Safrudin, Muhamad Saifurridho, Muhammad Salsabila Ainal Wasilah, Qonita Samsudin, Risma'ruf Setiyani, Th. Prima Ari Setiyani, TPA Siti Paridah, Ninda Sri Suwartini Subur, Muhamad Sulistiyana Sulistiyana Sumarno, L Suryaningsih Suryaningsih Suwarno, DU Syahri, Ibnu Nava Syam Al ghifari, Muhammad Syamsul Aripin, Muhammad Syaripah, Imas Syifa, Nurkhasanah Fadhila Tati Suprapti Thomas Agam Tjendro Tri Anelia Tri Gustiane, Indri Tuti Hartati Umi Hayati Ummiyati Ummiyati W Widyastuti, W Wibowo, Daniel Widjaja, D Wihadi, Dwiseno WIHADI, RB DWISENO Willy Prihartono Wiwien Widyastuti Wujarso, Riyanto Yudhistira Arie Wijaya Zulfahmi, A. Nova