Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
12.331
P-Index
This Author published in this journals
All Journal AGRIVITA, Journal of Agricultural Science Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Jurnal ICT : Information Communication & Technology JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) JISA (Jurnal Informatika dan Sains) JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Journal of Renewable Energy, Electrical, and Computer Engineering Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA) PENA ABDIMAS : Jurnal Pengabdian Masyarakat BULLET : Jurnal Multidisiplin Ilmu Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Spektra : Jurnal Ilmu-ilmu Sosial Educommunity Jurnal Pengabdian Masyarakat As-Sulthan Journal of Education Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika)
Irfan Ali, Irfan
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 102 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 102 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Optimasi Parameter Artificial Neural Network Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Ali, Irfan; Sularto, Lana
Jurnal ICT : Information Communication & Technology Vol 18, No 1 (2019): JICT-IKMI, Juli 2019
Publisher : STMIK IKMI Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36054/jict-ikmi.v18i1.52

Abstract

It is difficult to predict student graduation status in a college. Higher education needs to predict student behavior from active students so that it can be seen the failure factor of students who do not graduate on time. Data mining classification techniques used to predict students are using artificial neural networks. Artificial neural network is one method to predict student graduation. This researcher tries to apply artificial neural network methods using genetic algorithms to predict student graduation. In this study using the learning rate parameter 0.1 with optimization using genetic algorithms then evaluating to get accuracy. The results of this study get an accuracy value for artificial neural network models of 71.48% and accuracy for artificial neural network models based on genetic algorithms by 99.33% with an accuracy difference of 27.85%.
Aplikasi Layanan Perkara Menggunakan Web Service Berbasis Android Rohmat, Cep Lukman; Dikananda, Arif Rinaldi; Ali, Irfan; Nurdiawan, Odi
JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 9, No 3 (2021)
Publisher : Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/justin.v9i3.44220

Abstract

Pengadilan Agama Sumber telah menerapkan sistem terkomputerisasi yang bernama Sistem Informasi Penelusuran Perkara (SIPP). Sistem tersebut dalam penerapan di lapangan masih terdapat kekurangan. Diantaranya yaitu sistem ini belum dapat diakses dengan baik melalui perangkat mobile seperti Android. Selain itu langkah-langkah yang dilakukan untuk menemukan informasi perkara dianggap belum efisien. Layanan informasi perkara pada penelitian ini menggunakan teknologi web service, yaitu sekumpulan data atau aplikasi yang dapat diakses secara jarak jauh melalui jaringan internet. Web service nantinya akan diakses oleh client yang berupa aplikasi Android. Sedangkan dalam pengembangan aplikasi, pada penelitian ini menggunakan metode waterfall. Metode waterfall merupakan salah satu metode dalam SDLC yang memiliki ciri khas pengerjaan yaitu setiap fase dalam waterfall harus diselesaikan terlebih dahulu sebelum melanjutkan ke fase berikutnya. Pada penelitian ini dihasilkan sebuah aplikasi layanan informasi perkara berbasis Android dengan memanfaatkan teknologi web service. Dengan adanya layanan informasi perkara berbasis Android, dapat memudahkan pegawai dalam melakukan aktifitas pekerjaan dimana informasi perkara dapat diakses kapanpun dan dimanapun sehingga dapat meningkatkan kinerja pegawai Pengadilan Agama Sumber lebih dari 60%.
Performance Analysis and Techno-Economic Evaluation of Solar Energy Retrofitting for Coal-Fired Power Plant in Central Kalimantan Province Ali, Irfan; Hadiyanto, Hadiyanto; Wardaya, Asep Yoyo
Journal of Renewable Energy, Electrical, and Computer Engineering Vol. 4 No. 2 (2024): September 2024
Publisher : Institute for Research and Community Service (LPPM), Universitas Malikussaleh, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29103/jreece.v4i2.16658

Abstract

The power generation sector contributes to climate change. Mitigation efforts are essential to ensure that the commitment to limiting the global temperature increase below 2°C stays on course. One option is to retrofit an existing power plant with new technology that allows integration with renewable energy. This study examines the incorporation of solar energy systems into the operational processes of coal-fired power plants. Utilizing solar energy to substitute steam extraction from high-pressure feed water heater No. 7. This study analyzes the performance of the power plant before and after the retrofit scenario within both power-boost (PB) and fuel-save (FS) modes. Performances under different load conditions also investigated. The results reveal that the thermal efficiency within both FS and power-boost (PB) modes increased up to 2 % compared to the base scenario. In both power-boost and fuel-save (FS) modes, there is a notable reduction in specific fuel consumption, with power-boost mode experiencing a decrease of 15.05 g/kWh and fuel-save mode showing a decrease of 15.75 g/kWh. Thus, the decreasing coal consumption implies reduced CO2 emissions within both FS and power-boost (PB) modes by 4.69 % and 4,94 %, respectively. Results under different loads show that the solar percentage and the rise in solar-to-electricity efficiency with decreasing loads. When operated in fuel-save (FS) mode, the proportions of solar electricity at VWO, 100%, 75%, and 50% load rates are 5.23 %, 5.53 %, 7.76%, and 11.92%, respectively. Moreover, the LCOE for solar electricity for both modes is 0.0267 USD/kWh, with expected investment returns of 5.87 years.
ANALISIS PERBANDINGAN PENERAPAN JARINGAN INTERNET LOAD BALANCING MENGGUNAKAN PER CONNECTION CLASSIFIER DAN NTH Adam, Faisal; Martanto, Martanto; Ali, Irfan
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.v7i1.6251

Abstract

Kebutuhan internet semakin meningkat seiring berkembangnya populasi pengguna internet. Saat ini jaringan internet telah masuk ke pelosok desa yang ada di seluruh negara Indonesia. Jaringan tersebut berupa jaringan RT RW net yang dikelola oleh penyedia jasa internet kecil. Menurut badan pusat statistik kabupaten cirebon terdapat 2740 RW yang tersebar di 412 kecamatan, salah satu penyedia jasa internet kecil adalah TN.Net yang bermitra pada Internet Service Provider (ISP) yaitu Akses Bersama Sedaya (ABS) dan ISP sebagai backup menggunakan kartu GSM. TN. Net menggunakan 2 internet service provider (ISP) agar 2 ISP dapat dimanfaatkan dengan optimal maka perlu diterapkan metode load balancing. Ada banyak metode untuk menerapkan load balancing pada penelitian ini peneliti membandingkan 2 metode penerapan load balancing yaitu Per Connection Classifier (PCC) dan NTH. Ada beberapa tahapan untuk menggunakan metode load balancing yaitu tahap pertama peniliti melakukan penerapan load balancing yaitu Per Connection Classifier (PCC) dan NTH, tahap kedua peneliti melakukan rekaman hasil penerapan 2 metode menggunakan wireshark, tahap ketiga peneliti melakukan perhitungan Quality of service dari 2 metode dan tahap keempat peneliti mengambil kesimpulan dari hasil perhitungan mana metode yang terbaik. Hasil yang terbaik dari pengambilan nilai rata-rata antara metode PCC dan Nth yaitu untuk metode terbaik PCC dengan nilai throughput 2,216, packet loss 0%, delay 3.163, jitter 3.329
ANALISIS INTERNET NETWORK PERFORMANCE MENGGUNAKAN PARAMETER QUALITY OF SERVICE Abdul Rosid, Rizal; Martanto, Martanto; Ali, Irfan
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.v7i1.6252

Abstract

Penggunaan internet di lingkungan YPI Al-Ma'rifah merupakan sebuah kebutuhan untuk menunjang Kegiatan Belajar Mengajar. Setiap lembaga yang ada di naungan YPI Al-Ma'rifah memerlukan akses internet untuk mencari materi pembelajar dan kegiatan lainya yang memerlukan akses internet. Adapun fasilitas internet yang diberikan oleh YPI Al-Ma'rifah kepada setiap lembaga kurang memadai. Hal ini terlihat dari seringnya koneksi mengalami gangguan, seperti tidak dapat terhubung kejaringan internet atau koneksi internet yang lambat, ini terjadi ketika kegiatan ANBK. Metode yang digunakan untuk mengukur performa koneksi internet dapat menggunakan metode Quality of Service . Quality of Service merupakan metode pengukuran tentang seberapa baik jaringan yang terpasang dan menawarkan kemampuan untuk mendefinisikan atribut-atribut layanan jaringan yang disediakan baik secara kualitatif maupun kuantitatif. Quality Of Service dibutuhkan untuk menghitung packet loss, delay, throughput dan jitter yang nanti dapat menentukan kualitas dari sebuah jaringan internet dengan standar TIPHON. Tahapan dalam penelitian ini pertama peneliti merekam trafik jaringan menggunakan aplikasi wireshark kemudian peneliti menghitung packet loss, delay, throughput dan jitter. Setelah dihitung semuanya kemudian dari hasil perhitungan dibandingkan dengan parameter tiphon. Hasil penelitian ini di dapatkan dari perhitungan menggunakan parameter QoS di dapat rata-rata nilai throughput 2, 401 dengan indeks 4 dengan kategori sangat bagus berdasarkan standar TIPHON, delay 3,15 ms 401 dengan indeks 4 dengan kategori sangat bagus berdasarkan standar TIPHON, packet loss 0% dengan indeks 4 dengan kategori sangat bagus berdasarkan standar TIPHON dan jitter 3,156 ms dengan indeks 3 dengan kategori bagus berdasarkan standar TIPHON.
OPTIMALISASI JARINGAN INTERNET DENGAN OPTIMALISASI LOAD BALANCING MENGGUNAKAN PARAMETER QOS: Studi Kasus : SMK Bina Warga Lemahabang Prahara, Sukma; Martanto, Martanto; Ali, Irfan
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.v7i1.6256

Abstract

Berkembangnya jaringan internet serta pasca terjadinya covid-19 yang menuntut instansi pemerintah maupun swasta merubah sistem bekerja berbasis online. Penggunaan jaringan internet yang meningkat perlu didukung dengan kualitas jaringan yang stabil dengan seminimal mungkin masalah, jaringan internet membutuhkan penyeimbang dalam penyediaan sarana internet. Sehingga apabila ada satu sumber koneksi jaringan mengalami gangguan maka akan dibantu oleh sumber koneksi yang lain. Salah satunya menggunakan metode load balancing. Metode ini memungkinkan koneksi dapat terus ada. Tahapan dalam penelitian ini menggunakan network development life cyrcle, tahap pertama peneilti menganalisa topologi jaringan yang ada, tahap kedua peneliti melakukan desain topologi yang baru, tahap ke tiga peneliti menerapkan teknologi load balancing sesuai dengan rancangan topologi yang telah dibuat, tahap ke empat peneliti melakukan monitoring jaringan apakah sudah berjalan dengan baik atau tidak, tahap ke lima peneliti melakukan manajemen jaringan jika terdapat implementasi yang belum tepat. Hasil penelitian yang dilakukan serta analisis pada setiap parameter QoS didapatkan hasil nilai delay yang didapat 6 ms dimana nilai ini menurut standar TIPHON memiliki indeks 4 dengan kategori sangat baik, nilai jitter yang didapatkan dari hasil pengukuran 3 ms memiliki indexs 3 dengan kategori bagus, nilai throughput yang didapat bandwith actual 1.214 mb dengan persentase diatas 100% yaitu 303,64 % indexs 4 dengan kategori sangat bagus, serta nilai paket loss yang didapat 0% menunjukan tidak ada paket data yang gagal dikirim, mendapatkan indexs 4 dengan kategori sangat bagus. Setelah menerapkan Optimalisasi jaringan internet dengan Load balancing didapatkan kualitas layanan jaringan internet yang lebih optimal tanpa adanya kendala.
APLIKASI MOBILE E - COMMERCE POINT COFFEE PADA PT. INDOMARCO PRISMATAMA CABANG CIREBON Ilham, Mokhamad; Rahaningsih, Nining; Ali, Irfan
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.v7i1.6357

Abstract

PT. Indomarco Prismatama (Indomaret Group) merupakan salah satu anak perusahaan Salim Group yang berdiri sejak tahun 1988. Indomaret sebagai pioneer bisnis gerai waralaba terbesar di Indonesia dengan total > 20.000 dan untuk pertumbuhannya bisa mencapai 7 gerai setiap harinya. Point Coffee merupakan Coffee shop terdapat di toko – toko Indomaret tertentu dengan menyajikan Fresh Quality Coffee, menggunakan biji kopi lokal asli Indonesia yang di brew oleh barista terlatih dengan menggunakan mesin kopi berkualitas tinggi dan Standard Internasional. Coffee Shop didirikan pada 30 Mei 2016 saat ini terdapat 203 outlet dengan tetap menyajikan produk kualitas terbaik dan harga terjangkau. Aplikasi layanan konsumen untuk dapat membeli atau sekedar melihat catalog dari produk Point Coffee masih menggunakan pihak ke tiga salah satunya GrabFood. Dengan meningkatnya pengguna smartphone android saat ini, penulis memilih mengimplementasikan sistem aplikasi mobile pada platform flutter. Proses jalannya aplikasi ini, konsumen akan melakukan registrasi akun untuk dapat mengakses menu aplikasi selanjutnya, serta melihat catalog produk Point Coffee yang nantinya akan mempermudah konsumen dalam melakukan pembelian. Konsumen dapat memilih dan membeli item yang diminati dengan menginputkan beberapa data untuk nantinya akan direspon oleh server kemudian akan menampilkan detail pembayaran. Proses pembuatan aplikasi Point Coffee menggunakan metode Waterfall. Hasil yang diharapkan penulis dari pembuatan aplikasi e-commerce Point Coffee adalah mempermudah konsumen dalam melakukan pembelian produk Point Coffee tanpa melalui pihak ke tiga dan aplikasi yang penulis buat tersedia di playstore, sehingga dapat mengunduhnya dengan mudah melalui tautan yang tersedia.
PENERAPAN METODE ASOSIASI UNTUK MENEMUKAN POLA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH Rizky Wulandhari, Putri; Rahaningsih, Nining; Ali, Irfan; Lukman Rohmat, Cep
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

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

Abstract

Dalam dunia kesehatan, tersedianya obat merupakan salah satu faktor yang sangat penting. Persediaan dan perencanaan obat yang hanya dilakukan secara manual tanpa memperhitungkan pola kebiasaan konsumsi dalam periode waktu tertentu mengakibatkan ketidakakuratan dalam perencanaan persediaan sehingga terkadang tidak terpenuhinya permintaan atau seringkali kelebihan persediaan yang mengakibatkan kadaluarsanya suatu produk. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui data obat di Klinik Sapta Mitra Sejahtera yang dapat digunakan sebagai referensi untuk pengambilan keputusan dalam perencanaan dan pengendalian persediaan obat-obatan pada Klinik tersebut. Menganalisa pemakaian obat, perencanaan dan pengendalian obat dapat dilakukan pada Data Mining yaitu dengan pola kombinasi hubungan antar item-sets menggunakan Association Rules (Aturan Asosiasi) sehingga dapat menghasilkan data obat mana yang paling sering dibeli atau terjual, dari hasil tersebut dapat menjadi acuan untuk menambah stok atau mengurangi beberapa stok yang jarang dibeli oleh konsumen. Algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) dalam teknik Data Mining cukup efisien dalam mempercepat proses pembentukan kecenderungan pola kombinasi itemset dari hasil penjualan pada Klinik Sapta Mitra Sejahtera Jakarta. Pada metode penelitian ini menggunakan tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD). Dalam proses Knowledge Discovery in Database (KDD) ini terdapat tahapan Data Selection, Data Cleaning, Transformation Data, Data Mining, dan Interpretation atau Evaluation. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah untuk membantu perencanaan dalam persediaan kebutuhan obat dengan jumlah dan jenis yang sesuai dengan kebutuhan dan permintaan, agar pengadaan obat menjadi lebih efektif dan efisien, sehingga ketersediaan obat dapat diperoleh pada saat diperlukan
PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PREDIKSI PENJUALAN SEPEDA MOTOR TERLARIS Rismala, Rismala; Ali, Irfan; Rizki Rinaldi, Ade
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.v7i1.6419

Abstract

Penggunaan sepeda motor di Indonesia setiap tahunnya selalu meningkat Seiring dengan meningkatnya jumlah kebutuhkan akan alat transportasi banyak produsen sepeda motor yang mengeluarkan produk dengan bermacam-macam merek dan desain untuk memenuhi permintaan konsumen. Suatu strategi untuk meningkatkan penjualan produk yang akan dijual sangat dibutuhkan pengembang karena tingkat persaingan di dunia bisnis, terutama di insustri penjualan, salah satunya dengan memanfaatkan data penjualan setiap harinya. Guna mengetahui produk mana yang paling banyak di jual (laris) dan produk mana yang kurang dalam penjualannya (tidak laris). Penelitian ini melakukan proses data mining pada data penjualan dari PT. Sumber Rejeki Jabar dari bulan januari – desember tahun 2022. Hasil nilai akurasi terhadap data penjualan sepeda motor dari bulan Januari - Desember tahun 2022 di PT. Sumber Rejeki Jabar dengan nilai K sebesar 5 yaitu sebesar 96,15%.
MEMPREDIKSI KELAYAKAN TALENT ENDORSEMENT PADA CV BABYPINK SKINCARE MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK Mayang Fadilah, Dewi; Ali, Irfan
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.v7i1.6431

Abstract

CV Babypink Skincare adalah salah satu perusahaan yang berada di Kab Cirebon Jawa barat. Babypink Skincare sendiri berdiri sejak tahun 2018 hingga saat ini yang telah beroperasi pada bidang kosmetika. CV Babypink Skincare membentuk sistem penjualan fokus pada via online sehingga lebih fokus terhadap pemasaran produk melalui endorsement. Salah satu masalah yang dihadapi oleh perusahaan ini adalah sulitnya menentukan kriteria kelayakan talent endorsement seperti apa yang cocok dengan produk Babypink Skincare, sehingga dalam melakukan promosi endorsement belum ada nya perubahan untuk meningkatkan penjualan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kelayakan talent endorsement terhadap penjualan pada CV Babypink Skincare. Untuk mengatasi permasalahan ini menggunakan data mining dengan metode algoritma neural network. Neural network dapat memprediksi atas informasi yang belum diketahui sebelumnya. Tahapan untuk tugas akhir ini melalui data selection, pre-pocessing, transformation, data mining dan evaluasi. Data yang digunakan untuk tugas akhir ini data endorsement dan data penjualan bulan Juli 2022 – Januari 2023. Harapan nya terhadap hasil penelitian ini bisa menentukan kriteria kelayakan talent endorsement seperti apa yang lebih baik untuk mempromosikan produk Babypink Skincare sehingga bisa meningkatkan lebih untuk penjualan. Neural Network mendapatkan hasil accuracy 93.06% dengan menggunakan 200 nilai training cycles, 0.055 nilai learning rate dan 0.5 nilai momentum.
Co-Authors Abdul Rohim, Adi Nur Abdul Rosid, Rizal Adella, Luthfiyyah Iffah Adi Supriyatna Adinata, Adinata Ahmad Faqih Ahmad Jaelani Akbar, Miftahul Al-Maulid, Hisyam Aldiyansyah, Aldiyansyah Alfin Maulana Alfudola, Mahfudz Alkatiri, Nazwa Alvianatinova, Via Amalia, Rosnita Amer, Abdu Shobarudin Ana Amalia, Ana Andriyanti, Rina Annurfariz, Aditya Apriliana Janatu Marwa Aqlani, Zaheer Ahmed Arofah, Mila Asep Yoyo Wardaya Auliya, Suci Az-Zahra, Asih Azrul, Ahmad Azzam, Ahmad Brohi, Sheeraz Aleem Dahri, Shahzad Hussain Dahri, Zakir Hussain Dahri, Zamin Hussain Dendy Indriya Efendi Destiawati, Deby Dewanty Rafu, Maria Dienwati Nuris, Nisa Dikananda, Arif Rinaldi Dikananda, Fatihanursari Efendi , Dendy Indriya Effendy, Dendy Indria ETI KURNIAWATI Faisal Adam, Faisal Faqih, Habib Fasa, Saefullah Fatmawati, Aisyah FAUZAN, AKMAL Fitria, Lailatul Gifthera Dwilestari Gitacahyani, Adisty Gunia, Euis H Hadiyanto Hayati, Umi Hendiana, Hendiana Hermawan, Ramdan Hidayah, Freni Mega Hidayattullah, Rizky Huda, Irhamul Hurifiani, Alfia Ikbal, Ali Ilham, Mokhamad Indah Indah Indriya Efendi, Dendy Indriyan Dwi Kesuma, Adri Irma Purnama sari, Ade Irma Purnamasari , Ade Irma Purnamasari, Ade Julkarnaen, Agus Juwita, Ita Karbala, Syahid Kaslani Khalda Rifdan, Ghina Lana Sularto Lestari, Gifthera Dwi Listianto, Ahmad Bilal Lisyana, Zita Lukman Rohmat, Cep Mahdalena, Putri Ayu Mangrio, Abdul Ghafoor Mangrio, Munir Ahmed Mariyani, Dinda Martanto . Marthanu, Indra Wiguna Marwah, Sopa Maulana, Ali Mayang Fadilah, Dewi Muharam, Arbi Adi Muharram, Akbar Muhimmatul ulya, Syilwa Nawang Wulan, Hidayah Nining Rahaningsih Nugraha, Rifqi Nugroho, Rizwar Adi Nur Alam, Alfian Nur Aziziah, Aldila Nurdiawan, Rudi Nurhidayat, Muhammad Nursaniah, Rini Nursatika Kusuma, Ines Odi Nurdiawan Pajri, Riki Prahara, Sukma Prihartono, Willy Purnamasari, Ade Irma Putra Pratama, Aeri Putriana, Eka R, Nining Raafi, Muhammad Rahmi Safitri, Rahmi Ramanto, Aditiya Ramdani, Rizki Rayhan, Tubagus Muhammad Rifa'i, Akhmad Rifqi Khairul Anam Rikiyashi, Afkan Rismala, Rismala Rizki Rinaldi, Ade Rizky Wulandhari, Putri Rodhiyana, Mu'allimah Rohman, Dede Rohmat, Cep Lukman Rosyd, Abdul Roziqin, Ahmad Khoirur Rudi Kurniawan Sadiyah, Ainur Rohimatus Salamah, Soviatus Saleem, Salman Saputra, Muhammad Sariah Sariah Setianingsih, Indri Setiawan, Riyan Shaikh, Irfan Ahmed Sholihin Fauzan, Aldi Sofialaela, Annisa Solihudin, Dodi Sri Widyastuti Suarna, Nana Sudrajat, Adi Suryana, Aldi Susana, Heliayanti Susana, Heliyanti Syahrul, Adis Tohidi, Edi Vina, Vina Wahyudin, Edi Windy Mardiyyah, Nita Wirdiyan, Farhan Azfa Wisnu Saputra, Adrian wiwied pratiwi, wiwied Yuslia Devitri Zahrudin Zhahiran Herlambang, Prilanisa