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

 7   8   9   10   11 
PERAN STRATEGIS GURU DALAM PENDIDIKAN DAN MASYARAKAT: TANTANGAN DAN INOVASI DI ERA DIGITAL Rodhiyana, Mu'allimah; Raafi, Muhammad; Ali, Irfan
Spektra: Jurnal Ilmu-ilmu Sosial Vol 7 No 1 (2025): Spektra : Jurnal Ilmu-Ilmu Sosial
Publisher : Fakultas Agama Islam Universitas Islam As Syafi'iyah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34005/spektra.v7i1.4574

Abstract

Peran guru dalam pendidikan dan masyarakat memiliki posisi strategis yang menentukan kualitas sumber daya manusia di masa depan. Di era digital, tantangan yang dihadapi guru semakin kompleks, termasuk perkembangan teknologi, perubahan metode pembelajaran, serta tuntutan peningkatan kompetensi profesional. Artikel ini membahas peran strategis guru dalam membentuk karakter dan kecerdasan peserta didik, sekaligus sebagai agen perubahan sosial di masyarakat. Selain itu, artikel ini mengkaji berbagai inovasi yang dapat diterapkan dalam dunia pendidikan, seperti pemanfaatan teknologi digital, metode pembelajaran berbasis digital, serta penguatan kompetensi literasi digital bagi guru dan siswa. Dengan pendekatan yang adaptif dan inovatif, guru dapat menghadapi tantangan zaman serta berkontribusi secara maksimal dalam membangun ekosistem pendidikan yang berkualitas dan berkelanjutan.
Web pembelajaran untuk meningkatkan pemahaman kalimat keterangan lampau bahasa Jepang Apriliana Janatu Marwa; Suarna, Nana; Ali, Irfan; Efendi , Dendy Indriya
Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Vol 19 No 1 (2025): Mei 2025
Publisher : Universitas Islam Balitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35457/antivirus.v19i1.4080

Abstract

Japanese, or Nihongo (日本語), is the primary language of Japan, spoken by more than 125 million people globally. It belongs to the Japonic language family and features a distinct writing system composed of Kanji, Hiragana, and Katakana. Kanji, derived from Chinese characters, while Hiragana and Katakana (referred to as Kana) are phonetic alphabets with 46 basic characters. Hiragana is used for native words and grammar, while Katakana is utilized for foreign words and emphasis. Japanese grammar follows a Subject-Object-Verb (SOV) structure, with social hierarchy reflected through the use of keigo, as well as past adverbial sentences and verb conjugations marked by formality. The global fascination with Japanese culture, including anime and manga, has sparked increased interest in the language. To facilitate learning, the author created a web-based learning platform using the Waterfall methodology, incorporating system engineering, requirement analysis, design, coding, testing, and maintenance phases. The platform is aimed at enhancing learners' understanding of past tense adverbial sentences, with pilot tests indicating considerable improvements in users' Japanese language abilities. Besides offering interactive content, the system also provides a well-organized and user-friendly learning experience. This study aims to positively impact Japanese language education and encourage broader adoption of educational technology, ultimately assisting learners in achieving higher Japanese proficiency in the digital age
PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK OPTIMALISASI POLA ASOSIASI DALAM DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT: STUDI KASUS DI APOTEK XYZ Nugroho, Rizwar Adi; Suarna, Nana; Ali, Irfan; Efendi, Dendy Indriya
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5621

Abstract

Perkembangan teknologi data mining telah membuka peluang besar untuk mengoptimalkan manajemen stok dan strategi pemasaran di sektor farmasi. Penelitian ini menggunakan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) untuk menganalisis pola pembelian konsumen di Apotek XYZ. Dengan menggunakan data transaksi penjualan obat selama periode 3 bulan tercatat pada tanggal 1 September hingga 5 November 2024dan menerapkan algoritma FP-Growth melalui perangkat lunak Altair Ai Studio. Dataset terdiri dari 16.112 transaksi, yang diolah melalui proses data preprocessing, transformasi, dan penerapan algoritma FP-Growth dengan minimum support 0.5 dan confidence 0.8. Hasil analisis menghasilkan 59 aturan asosiasi dengan confidence tertinggi mencapai 100%, yang menunjukkan hubungan kuat antara produk-produk tertentu. Studi ini berhasil mengidentifikasi pola pembelian yang signifikan, memberikan wawasan strategis untuk optimalisasi stok dan pemasaran berbasis data. Informasi ini memungkinkan apotek mengelola persediaan obat secara lebih efisien
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS DALAM ANALISIS DATA KEPENDUDUKAN UNTUK OPTIMALISASI PENGELOMPOKAN DI DESA PASAWAHAN Ramdani, Rizki; Suarna, Nana; Ali, Irfan; Efendi, Dendy Indriya
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5639

Abstract

Abstrak. Teknologi informasi, bisnis, pendidikan, kesehatan, dan tata kelola pemerintahan adalah beberapa aspek kehidupan yang sangat dipengaruhi oleh kemajuan pesat di bidang informatika. Kurangnya informasi tentang karakteristik masyarakat Desa Pasawahan adalah masalah utama dalam penelitian ini. Kurangnya informasi ini berdampak pada kemampuan untuk membuat keputusan dan mengatur program pembangunan yang lebih sesuai dengan tujuan. Metode Elbow dan evaluasi Davies-Bouldin Index (DBI) adalah contoh metode klasterisasi yang efektif yang berfokus pada aspek sosial dan ekonomi. Data penduduk Desa Pasawahan Ciamis tahun 2023 dengan 4939 data dan 19 atribut digunakan. Metode Knowledge Discovery in Database (KDD) digunakan untuk menganalisis data. Dalam penelitian ini, indeks Davies-Bouldin (DBI) digunakan untuk mengoptimalkan algoritma K-means untuk menentukan jumlah klaster yang ideal. Hasil pengelompokan menunjukkan bahwa dari jumlah klaster dengan nilai K = 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, klaster dengan kinerja terbaik mendekati nilai 0, dengan nilai DBI sebesar 0,3066. Pada K=3, tiga klaster dengan distribusi sebagai berikut dihasilkan: C0 memiliki 2242 data, C1 memiliki 1778 data, dan C2 memiliki 919 data. Evaluasi kinerja Menurut algoritma K-means, nilai Davies-Bouldin yang mendekati nol menunjukkan kualitas, jumlah klaster yang ideal untuk penelitian ini adalah 3, yang memberikan hasil terbaik. 
OPTIMASI PENGELOLAAN SAMPAH MELALUI MODEL PENGELOMPOKAN DENGAN ALGORITMA K-MEANS Nugraha, Rifqi; Suarna, Nana; Ali, Irfan; Rohman, Dede
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5694

Abstract

Pengelolaan sampah di Jakarta menghadapi tantangan besar akibat volume dan karakteristik lokasi yang bervariasi. Penelitian ini dimaksudkan untuk menginvestigasi dampak dari beberapa faktor tersebut dengan menerapkan algoritma K-Means Clustering, untuk mengidentifikasi karakteristik setiap cluster dan mengusulkan strategi pengelolaan sampah yang lebih efektif. Metode yang digunakan adalah Proses Knowledge Discovery in Database (KDD), yang mencakup tahap pengumpulan data, preprocessing, transformasi, dan analisis clustering. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa jumlah klaster yang optimal adalah empat, menunjukan nilai DBI sebesar 0,220, menandakan kualitas klaster yang baik. Cluster 0, yang memiliki volume sampah tinggi, mendominasi Jakarta Barat dan memerlukan perhatian khusus dalam pengelolaan. Cluster 1, dengan volume sampah sedang, tersebar merata di seluruh daerah, menunjukkan potensi untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan. Sementara itu, Cluster 2 dan Cluster 3 dengan volume rendah, berada di Jakarta Pusat dan Jakarta Utara, memerlukan pendekatan khusus seperti pengembangan fasilitas pengolahan sampah dan sistem daur ulang yang terintegrasi. Penelitian ini mengindikasikan bahwa pengelompokan menggunakan K-Means dapat memberikan wawasan berharga untuk mendukung strategi pengelolaan sampah yang berkelanjutan di Jakarta, serta menjadi dasar bagi pengambilan keputusan yang lebih terarah dalam memperbaiki kualitas lingkungan kota.
DEEP LEARNING ALGORITMA YOLOV8 UNTUK MENINGKATKAN ANALISIS KEPADATAN LALU LINTAS Hidayattullah, Rizky; Suarna, Nana; Ali, Irfan; Efendi, Dendy Indriya
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 2 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i2.5749

Abstract

Kemacetan lalu lintas merupakan salah satu masalah serius di berbagai kota besar. Diperlukan sebuah algoritma deteksi objek secara real-time yaitu YOLOv8 . Namun, untuk mengeksplorasi efektivitas algoritma YOLOv8 (You Only Look Once version 8) dalam mendeteksi dan menganalisis kemacetan lalu lintas. Maka dilakukan pemadaman pola kemacetan, menghitung volume lalu lintas, serta memberikan informasi kondisi lalu kecepatan untuk mengurangi kemacetan. Data yang digunakan meliputi dataset sekunder dari website open source Roboflow dan data primer hasil observasi langsung di Jalan Perum Arum Sari Angsana 2, Kecomberan, Kecamatan Talun, Kabupaten Cirebon, Jawa Barat 45171, Indonesia. Proses penelitian mencakup pelatihan model YOLOv8 menggunakan dataset yang telah diberi anotasi untuk mendeteksi kendaraan, dan menghitung volume kendaraan yang ada. Setelah pelatihan, model diuji menggunakan dataset video untuk memutar performanya dalam kondisi nyata, mencakup berbagai waktu dan kondisi pencahayaan, seperti pagi, dan siang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model YOLOv8 mencapai tingkat akurasi deteksi yang tinggi, dengan presisi sebesar 0.930, recall 0.919, F1-score 0.930, mAP50 0.975, dan mAP50-95 0.748. Model ini mampu mendeteksi dan menghitung jumlah kendaraan secara akurat pada kondisi lalu lintas, baik padat maupun lancar. Temuan ini membuktikan potensi besar algoritma YOLOv8 dalam penerapan teknologi berbasis kecerdasan buatan untuk pengelolaan lalu lintas perkotaan maupun pemukiman.
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS DALAM OPTIMALISASI PENGELOMPOKAN SURAT MASUK DI PG. SINDANGLAUT Amalia, Rosnita; Suarna, Nana; Ali, Irfan; Efendi, Dendy Indriya
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5876

Abstract

Abstrak. Pengelolaan surat masuk merupakan salah satu aspek penting dalam administrasi perusahaan, termasuk di PG. Sindanglaut yang berfungsi untuk mengelompokkan dan mengarsipkan surat secara efektif. Namun, dalam praktiknya, sistem pengelompokan surat yang digunakan saat ini masih manual dan kurang efisien, sehingga mengakibatkan keterlambatan dalam pengambilan keputusan dan pencarian dokumen. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini melakukan penerapan Algoritma K-Means dalam mengoptimalkan proses pengelompokan surat masuk. Pemilihan Algoritma K-Means karena mampu melakukan clustering data secara cepat dan efisien, terutama dalam jumlah data yang besar. Permasalahan utama yang dihadapi adalah bagaimana meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelompokan surat masuk menggunakan algoritma k-means untuk mendukung pengelolaan arsip yang lebih baik. Penelitian ini melalui metode eksperimen, di mana data surat masuk dianalisis dan dikelompokkan berdasarkan karakteristik kemiripannya menggunakan algoritma k-means sesuai dengan metode Knowledge Discoveri in Database (KDD). Dalam proses KDD mencakup data selection, preprocessing, tranformation, data mining untuk menentukan jumlah cluster optimal, dan interpretation atau evaluasi hasil clustering dengan mengukur nilai akurasi dan efektivitas pengelompokan berdasarkan nilai dari Davies Bouldin Index (DBI) dimana nilai terendah yang mendekati 0 menunjukkan klaster yang optimal. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan sistem pengelompokan surat di PG. Sindanglaut, sehingga dapat meminimalkan waktu yang dibutuhkan untuk pencarian dokumen dan memperbaiki sistem pengarsipan. Penelitian ini menghasilkan bahwa penggunaan algoritma k-means dapat meningkatkan efisiensi pengelompokan surat masuk berdasarkan jenis surat yang terdiri dari Surat Dinas, Surat Permohonan, dan Surat Pemberitahuan sesuai dengan jenis dan kepentingannya, yang menghasilkan 8 klaster serta keakuratan pengelompokan yang sesuai dengan metode penelitian dimana nilai DBI yang diperoleh senilai 0.321.
PENGOPTIMALAN MODEL ASOSIASI PENJUALAN PRODUK DI KEDAI MINUMAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA FP-GROWTH Amer, Abdu Shobarudin; Suarna, Nana; Ali, Irfan
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5881

Abstract

Kedai minuman sebagai salah satu sektor bisnis yang kompetitif dapat memanfaatkan algoritma data mining untuk memahami pola pembelian konsumen. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma FP-Growth dalam mengidentifikasi asosiasi produk yang sering dibeli bersama pada data transaksi di kedai minuman. Tujuan utamanya adalah untuk memberikan rekomendasi strategi promosi dan manajemen stok berbasis data yang lebih efektif. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif dengan pendekatan KDD (Knowledge Discovery in Databases). Algoritma FP-Growth dipilih karena kemampuannya dalam mengidentifikasi frequent itemsets secara efisien tanpa memerlukan pembentukan kandidat yang besar seperti pada algoritma Apriori. Dataset yang digunakan adalah data transaksi penjualan dari kedai minuman selama periode tertentu. Hasil penelitian menunjukkan adanya beberapa pola asosiasi yang signifikan antara produk-produk yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan. Dengan menggunakan hasil analisis ini, kedai dapat mengoptimalkan strategi penjualan dan meningkatkan kepuasan pelanggan melalui penawaran yang lebih sesuai dengan kebutuhan 
OPTIMASI PREDIKSI OMSET PENJUALAN PADA PABRIK OLAHAN TAHU MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR Hermawan, Ramdan; Suarna, Nana; Ali, Irfan; Rohman, Dede
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5888

Abstract

Peningkatan omset penjualan merupakan aspek krusial dalam keberlanjutan bisnis, termasuk di Pabrik Olahan Tahu Khong Jaya. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi hubungan variabel-variabel seperti harga, jumlah produksi, distribusi, dan promosi terhadap omset penjualan, serta memprediksi potensi pendapatan pada tahun 2024 dan 2025. Metode yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Database (KDD), meliputi pengumpulan data, preprocessing, transformasi, analisis menggunakan regresi linear sederhana, dan evaluasi model. Data historis dari tahun 2022 hingga 2023 dianalisis untuk mendapatkan wawasan prediktif. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel harga memiliki korelasi paling kuat dengan omset (r = 0,884), diikuti oleh variabel tanggal (r = 0,841) dan volume penjualan (r = 0,638). Prediksi omset untuk tahun 2024 diperkirakan mencapai Rp1.399.036.400,75, meningkat menjadi Rp1.659.565.708,42 pada tahun 2025. Tren kenaikan omset ini menggambarkan pertumbuhan bisnis yang signifikan, dengan peningkatan tahunan hampir 50% pada tahun pertama dan 37,67% pada tahun kedua. Temuan ini menegaskan pentingnya strategi penetapan harga yang optimal dan peningkatan distribusi volume penjualan untuk mendukung pertumbuhan bisnis yang berkelanjutan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam memahami faktor-faktor utama yang memengaruhi omset penjualan serta mengembangkan model prediktif untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Hasil ini diharapkan dapat menjadi dasar untuk pengelolaan bisnis yang lebih efektif di masa depan.
METODE FP-GROWTH UNTUK MENGOPTIMALKAN REKOMENDASI PENJUALAN MAKANAN DAN MINUMAN DI PIKNIK CAFÉ Muharam, Arbi Adi; Suarna, Nana; Ali, Irfan; Effendy, Dendy Indria
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5935

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan rekomendasi penjualan makanan dan minuman di Piknik Café dengan menggunakan metode FP-Growth. Pemilihan topik ini didasarkan pada kebutuhan untuk meningkatkan strategi penjualan yang lebih efektif dan efisien dalam menyajikan rekomendasi produk kepada pelanggan. FP-Growth, sebagai salah satu algoritma dalam data mining, menawarkan keunggulan dalam menemukan pola tersembunyi dan asosiasi antara item-item yang sering muncul bersama dalam transaksi. Metode ini diterapkan pada data transaksi penjualan di Piknik Café untuk mengidentifikasi kombinasi makanan dan minuman yang paling sering dibeli bersama. Hasil penelitian menunjukkan bahwa FP-Growth berhasil mengidentifikasi asosiasi yang signifikan antara beberapa item, yang kemudian digunakan untuk menyusun rekomendasi penjualan yang lebih tepat sasaran. Implementasi rekomendasi ini diharapkan dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan pendapatan café. Kesimpulan dari penelitian ini menekankan pentingnya penggunaan metode data mining seperti FP-Growth dalam meningkatkan strategi penjualan dan pengambilan keputusan berbasis data di sektor kuliner.
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