Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.083
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Jurnal Inspiration Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) SemanTIK : Teknik Informasi Jurnal Informatika JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Jurnal Teknoinfo Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) JURNAL PengaMAS Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas Ilmu Komputer Universitas Al Asyariah Mandar JURNAL IT: Media Infromasi STMIK Handayani Makassar Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer INTI Nusa Mandiri Journal of System and Computer Engineering Information System Journal (INFOS) Jurnal Abdimas Bina Bangsa Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Prosiding Seminar Nasional Sisfotek (Sistem Informasi dan Teknologi Informasi) Jurnal Mosfet Innovative: Journal Of Social Science Research Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Edumaspul: Jurnal Pendidikan
Abdul Latief Arda
Universitas Handayani Makassar
Aerospace Engineering Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Neuroscience Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 41 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 41 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
SISTEM INFORMASI PEDESAAN TERINTEGRASI BERBASIS SPASIAL (STUDI KASUS DESA PATAMPANUA) Kahpi, Ashabul; Zainuddin, Zahir; Latief Arda, Abdul
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 6 No 1 (2020): Edisi April
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v6i1.237

Abstract

Penelitian ini mengimplementasikan sistem informasi geografis untuk membangun Informasi Pedesaan Terintegrasi Berbasis Spasial. Tujuan dari penelitian ini adalah Untuk membangun sistem informasi pedesaan yang dapat membantu menyebarkan informasi desa dan Untuk membangun sebuah sistem informasi desa yang memetakan potensial desa patampanua kecamatan matakali kabupaten polewali mandar. Dalam pembuatan sistem Informasi ini telah mengimplementasikan API Map box API Map box adalah sebuah web service yang menyediakan informasi tentang geocoding dan direction dari dua buah node. Hasil penelitian ini merupakan Pembangunan Sistem Informasi Pedesaan Terintegrasi Berbasis Spasial dimana sistem Pengolahan data pada Sistem Informasi Geografis memberikan informasi dalam bentuk informasi mengenai keadaan yang ada di desa dan Hasil implementasi sistem informasi geografis dengan pemanfaatan Map box API dapat memetakan potensial desa patampanua kecamatan matakali kabupaten polewali mandar.
SISTEM MONITORING BENDUNGAN BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT) Hasruddin; Arda, Abdul Latief; Wardi, Wardi
JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 9 No 2 (2023): Edisi September
Publisher : LPPM Universitas Al Asyariah Mandar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35329/jiik.v9i2.281

Abstract

Indonesia merupakan negara yang memiliki curah hujan cukup tinggi pada musim penghujan hampir keseluruhan daerah diguyur hujan dengan intensitas yang tinggi, sehingga perlu diwaspadai akan terjadinya banjir. Namun jika terjadi kelalaian dalam pengawasan bendungan tersebut akibatnya sangat merugikan karena menyangkut keselamatan warga disekitarnya jika terjadi meluapnya air. Oleh karena itu penulis bertujuan membuat sistem monitoring bendungan berbasi IoT, dimana sistem ini bukan hanya sebatas mengontrol ketinggian air, serta mengotomatisasi buka tutup pintu air pada bendungan, tetapi sistem monitoring ini dapat juga dikontrol setiap saat untuk disiarkan langsung atau live streaming dan diberitahukan melalui situs web ketika air meluap. Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif dengan pendekatan eksperimen, jenis penelitian yang dapat dilakukan dalam penelitian sistem monitoring bendungan ini yaitu "eksperimen lapangan". Dari hasil pengujian, didapatkan bahwa jarak air ke sensor lebih dari 11 cm maka status yang tampil pada website adalah Normal dan pintu air dalam keadaan tertutup, jika jarak air ke sensor lebih dari atau sama dengan 10 cm dan kurang dari 11 cm maka status yang tampil pada website adalah Siaga 3, pada saat ini pula pesan whatsapp akan terkirim ke penjaga bendungan untuk menginformasikan bahwa air mengalami kenaikan, jika jarak air ke sensor lebih dari atau sama dengan 9 cm dan kurang dari 10 cm maka status yang tampil pada website adalah Siaga 2, pada saat ini pula pesan whatsapp akan terkirim ke penjaga bendungan untuk menginformasikan bahwa air mengalami kenaikan dan secara otomatis motor servo akan berputar 900 dan pintu bendungan akan terbuka setengah jika jarak air ke sensor kurang dari atau sama dengan 8 cm maka status yang tampil pada website adalah Siaga 1 dan sirine akan berbunyi serta secara otomatis motor servo akan berputar untuk membuka pintu air 1800 dan lagi pesan whatsapp akan terkirim ke penjaga pintu untuk menginformasikan bahwa ketinggian air dalam status siaga 1, serta fitur tambahan yaitu live streaming yang berfungsi sebagai pengontrol kondisi sekitar pintu bendungan apakah benar sensor ultrasonik mendeteksi kenaikan air atau tidak, kesemua alat yang digunakan dapat berfungsi dengan baik. hasil pengujian yang didapatkan nilai error rata-rata adalah 0,72% dan tingkat akurasi sebesar 99,28% dengan mengambil 15 sampel jarak dan air ditambahkan setiap 1 cm, pengujian ini dilakukan pada keadaan air yang tenang tanpa adanya gelombang atau riakan. Dan diperoleh kesimpulan bahwa pembacaan sensor dengan penggaris akurat dan alat berfungsi dengan baik.
Prototype Robot Pengantar Obat Berbasis IOT RSUD Mamuju Ansar, Ansar; Achmad, Andani; Arda, Abdul Latief
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 6 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i6.16281

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan menguji prototipe robot pengantar obat yang berfungsi untuk mengantarkan obat ke setiap kamar pasien dengan mengikuti jalur yang telah ditentukan. Robot ini dilengkapi dengan teknologi RFID yang digunakan sebagai pembaca tanda untuk jalur kiri dan kanan, serta sensor infrared untuk mendukung navigasi yang akurat. Berdasarkan hasil pengujian, robot ini mampu beroperasi sesuai rencana, menunjukkan efisiensi dalam waktu tempuh dan kapasitas beban di berbagai kondisi dan kecepatan. Temuan ini menunjukkan bahwa robot pengantar obat siap diimplementasikan dalam lingkungan praktis sebagai solusi inovatif yang aman, efisien, dan andal dalam pengantaran obat kepada pasien.
Sistem Pengisian Token Listrik Jarak Jauh Berbasis Internet of Things (IoT) Hendra, Hendra; Arda, Abdul Latief; Taufik, Imran
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 6 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i6.16832

Abstract

Penelitian ini menitik beratkan pada sistem KWH digital (Prabayar) dengan mengontrol jarah jauh berbasis iot, Penelitian ini bertujuan (1) Merancang sistem pengisian token listrik jarak jauh berbasis internet of things.(2) mengimplementasikan teknologi ESP32 sebagai mikrokontroler untuk pengisian token listrik dimana dan kapanpun. Pada perancangan alat ini, penulis mencoba membangun sistem pengisian token listrik jarak jauh berbasis internet of things (IOT) dimana sistem bekerja kontrol otomatis pada selenoid yang ada pada KWH meteran untuk menekan angka token yang sudah disiapkan. Pengumpulan data diperoleh melalui observasi, wawancara dan studi pustaka. Model sistem yang dirancang yaitu dengan memasukkan token pada aplikasi android yang akan dikirimkan ke sistem berbasis Internet Of Things (IoT) melalui server cloud (Firebase). Perangkat ESP32 digunakan untuk akses ke jaringan internet melalui Wi-Fi. Dalam pengujian sistem ini membuktikan tingkat keberhasilan yang cukup bagus terletak pada sensor, dimana membaca suara buzzer yang ada pada kwh Meteran sudah cukup akurat, kemudian selenoid menekan sesuai inputan diaplikasi, berdasarkan jumlah pengujian sebanyak 5 kali disistem waktu total yang dihasilkan selama 125 detik maka rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk satu kali pengisian token yaitu 25 detik sedangkan pengujian manual dihasilkan 145 detik maka rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk satu kali pengisian token 29 detik.
PENINGKATAN KOMPETENSI GURU MELALUI PELATIHAN PEMBUATAN MEDIA PEMBELAJARAN MENGGUNAKAN APLIKASI CAMTASIA STUDIO PADA GURU SMPN 18 BARRU Umar, Dra Najira; Arda, Abdul Latief
-
Publisher : LPPM UNIVERSITAS KHAIRUN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33387/pengamas.v6i3.4248

Abstract

Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat (PkM) ini bertujuan untuk memberikan Pelatihan pemanfaatan serta penggunaan Aplikasi Camtasia Studio dalam mendukung proses pembelajaran di SMP Negeri 18 Barru. Jumlah peserta sebanyak 15 orang dan telah dilaksanakan pada hari Kamis, tanggal 6 Januari 2022. Metode yang digunakan adalah dengan ceramah, praktek, tanya jawab dan diskusi. Dengan terlaksananya kegiatan ini diharapkan para peserta mampu memanfaatkan Teknologi Informasi khususnya Penggunaan Camtasia Studio untuk membuat media pembelajaran yang interaktif sehingga secara tidak langsung akan memberikan dampak signifikan pada peningkatan mutu pembelajaran. Hasil kuesioner yang diberikan ke peserta menunjukkan bahwa 95% peserta memberikan tanggapan sangat baik dan 5% memberikan tanggapan baik terhadap kegiatan PkM. Di SMP Negeri 18 Kab. Barru belum semua guru dapat membuat media pembelajaran berbasis Teknologi Informasi, lebih banyak masih menggunakan media konvensional, sehingga dengan kegiatan PkM ini, guru mampu aplikasi Camtasia Studio dalam membuat media pembelajaran. Berdasarkan hasil pengamatan dan evaluasi terlihat guru dalam mengikuti pelatihan dengan sangat antusias. Peserta yang mengikuti program pelatihan ini memiliki disiplin ilmu dan latar belakang Pendidikan yang berbeda-beda. Setelah pelatihan peserta telah dapat membuat media pembelajaran dengan menggunakan Camtasia Studio dengan tingkat pemahaman sebesar 87%.
PERSONAL MOBILITY ASSISTANT UNTUK MENUNJANG MOBILITAS AMAN BAGI ANAK DI KOTA KENDARI MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN PENDEKATAN CONTEXT-AWARENESS Purnamasari, Etika; Hazriani, Hazriani; Arda, Abdul Latief
Information System Journal Vol. 8 No. 02 (2025): Information System Journal (INFOS)
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24076/infosjournal.2025v8i02.2417

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi Personal mobility assistant untuk mendukung mobilitas aman anak di Kota Kendari. Sistem dirancang untuk memprediksi tingkat keamanan lokasi menggunakan algoritma Random Forest berdasarkan lima fitur location context: pertemuan dengan orang asing, kepadatan lalu lintas, pencahayaan, visibilitas, dan pantauan CCTV. Dataset diperoleh dari observasi lapangan pada 96 titik lokasi dengan total 279 variasi data, kemudian diolah menggunakan Python dan diintegrasikan ke aplikasi Flutter melalui API Flask. Hasil pelatihan model menunjukkan akurasi rata-rata 94,64% dengan 5-fold cross-validation, serta akurasi 100% pada 56 data uji. Parameter pengguna dan waktu diterapkan dengan pendekatan rule based untuk memberikan respons sesuai usia dan kondisi. Uji coba aplikasi menunjukkan peringatan dalam 1 detik dan performa yang efisien. Penelitian ini membuktikan bahwa sistem mampu mengklasifikasi keamanan lokasi dan berfungsi efektif untuk meningkatkan keselamatan mobilitas anak.
Analysis of Student Behavior Based on the History of Learning Activities in the Learning Management System Using the Pearson Correlation Method Imam Akbar; Hazriani Hazriani; Abdul Latief Arda; Ita Sarmita Samad
Edumaspul: Jurnal Pendidikan Vol 8 No 1 (2024): Edumaspul: Jurnal Pendidikan
Publisher : Universitas Muhammadiyah Enrekang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33487/edumaspul.v8i1.7671

Abstract

The purpose of this study is to identify student learning behavior in online learning and to determine the relationship between student learning behavior and learning achievement based on learning history data (Learning logs) on the Learning Management System (LMS), including the performance of assignments and quizzes, utilization interaction features (forums and chat), as well as active access to learning resources (files and URLs). Pearson Correlation method is used to analyze the level of relationship between learning behavior and students’ achievement. The research object is 105 students at Muhammadiyah University of Enrekang who programmed introductory information technology (PTI) courses from 5 different classes but taught by the same lecturer. The total number of processed activity histories (after data preprocessing) is 6500 records, while the total number of logs before data preprocessing is 19386 records. Correlation analysis linking student behavior to student learning achievement is quite strong and unidirectional, as evidenced by the correlation value between learning behavior and student final grades which show an average number of 0.80 and all are positive, with confidence interval values reaching95%. This shows that the higher the learning activities that students participate in in online learning (the more active), the stronger the effect on student learning achievement. It also shows that student activity in completing assignments is the variable that most influences learning achievement with a correlation value of 0.88 (very strong).
Evaluasi Kualitas Pengajaran Dosen Menggunakan Metode K-Means Clustering di Lingkungan AMIK Luwuk Banggai Rabi’a H Maudjik; Abdul Latief Arda; Mashur Razak
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i4.9396

Abstract

Abstrak - Penelitian ini bertujuan (1) Untuk mengetahui hasil dari pengelompokkan data evaluasi Dosen AMIK Luwuk Banggai dan dapat dijadikan sebagai acuan bagi pihak AMIK dan dosen dalam proses pengembangan mutu dan meningkatkan kemampuan dosen dalam mengembangkan proses pembelajaran dan juga dapat menemukan solusi dari kendala selama pembelajaran. (2) Untuk mengukur tingkat akurasi kinerja dosen yang diperoleh dengan menggunakan metode K-Means. Penelitian ini dilaksanakan di AMIK Luwuk Banggai. Metode yang digunakan dalam penelitian adalah pengolahan data dalam bentuk data mining dengan menggunakan Metode K-Means Clustering. Pengambilan data dilakukan dengan menarik data dari pengisian Google Form pada saat mahasiswa sudah melakukan ujian akhir semester. Data diolah dengan menggunakan Microsoft Excel sebagai dataset. Pada penelitian ini dilakukan optimasi dengan menggunakan metode elbow untuk mengevaluasi hasil clustering. Evaluasi model dengan menggunakan uji performa model. Berdasarkan hasil pengujian, Dari hasil pengolahan data 12 orang dosen sebagai data sampel maka diperoleh hasil evaluasi kinerja dosen berdasarkan perencanaan, pelaksanaan, dan evaluasi pembelajaran dipeoleh lima kelompok dosen berdasarkan kriteria yang dinilai. Iterasi dilakukan sampai iterasi ketiga dengan karakteristik kelompok sebagai berikut: Hasil evaluasi dosen kategori Sangat Baik, Baik, Cukup Baik, Kurang Baik dan Tidak Baik yang memiliki pusat cluster (0.17, 0.00, 0.39, 0.19, 0.00).Kata kunci: K- Means; Clustering; Pembelajaran; Evaluasi Kinerja Dosen; Mahasiswa; Abstract - This study aims to (1) determine the results of the grouping of evaluation data for AMIK Luwuk Banggai lecturers. This can serve as a reference for AMIK and lecturers in the quality development process, enhancing lecturers' abilities to develop the learning process and address obstacles during learning. (2) to measure the accuracy of lecturer performance obtained using the K-Means method. This research was carried out at AMIK Luwuk Banggai. The method used in the research is data processing in the form of data mining using the K-Means Clustering Method. Data collection was carried out by pulling data from filling out the Google Form when students had taken their final semester exams. Data was processed using Microsoft Excel as a dataset. In this research, optimization was carried out using the elbow method to evaluate the clustering results. Evaluate the model using model performance tests. Based on the test results, from the data processing of 12 lecturers as sample data, five groups of lecturers based on the criteria assessed were obtained. Iterations were carried out until the third iteration with the following group characteristics: Lecturer evaluation results in the categories Very Good, Good, Fairly Good, Not Good and Not Good which had cluster centers (0.17, 0.00, 0.39, 0.19, 0.00).Keywords: K-Means; Clustering; Learning; Lecturer Performance Evaluation; Students;
Analisis Hasil Pendeteksian Kandungan Mineral dari Air Kemasan Menggunakan Sensor TDS Berbasis Internet Of Things Iskandar Surdin; Zahir Zainuddin; Abdul Latief Arda
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 7, No 6 (2024): Desember 2024
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v7i6.8414

Abstract

Abstrak - Teknologi Internet of Things (IoT) sebagai solusi inovatif dalam memantau dan menganalisis kualitas air secara real-time. Dengan memanfaatkan sensor TDS yang terintegrasi dengan sistem IoT, data kandungan mineral dalam air kemasan dapat dipantau secara real-time dan dikirim ke platform digital untuk analisis lebih lanjut. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas penggunaan teknologi IoT dalam pemantauan kualitas air, sehingga dapat memberikan kontribusi positif dalam pengembangan sistem pemantauan kualitas air di masa mendatang. Penelitian ini menggunakan metode eksperimen kuantitatif yakni melakukan pengamatan, pengukuran, dan pengujian sistem yang telah di implementasikan. Software dan hardware yang dirancang dan dilakukan pengujian terhadap pembuatan aplikasi. Melalui jaringan sensor yang terintegrasi dengan teknologi IoT, sistem ini mampu mendeteksi secara real-time mengukur parameter-parameter penting seperti TDS, PH air dan suhu air. Monitoring kualitas air minum dalam sistem monitoring telah terbukti akurat dan real-time. Dari setiap data dari sensor IoT diproses dan disimpan dalam website sebagai cloud data khusus. Sistem IoT yang menggunakan sensor pH, turbidity, TDS, dan suhu memiliki potensi besar dalam memantau kondisi lingkungan secara real-time. Dengan integrasi sensor ke microcontroller, pengiriman data ke server, penyimpanan di database, dan tampilan di website, sistem ini dapat membantu operator memantau berbagai parameter lingkungan secara akurat. Menguji tingkat kekeruhan pada air minum layak konsumsi pada depot air isi ulang, keberhasilan sistem sangat bergantung pada konektivitas yang stabil, keakuratan sensor, kecepatan pengiriman data, serta keandalan penyimpanan dan tampilan data.Kata kunci: IoT, Sensor pH, Turbidity, TDS, Suhu. Abstract - Internet of Things (IoT) technology as an innovative solution for monitoring and analyzing water quality in real-time. By utilizing TDS sensors integrated with an IoT system, mineral content data in bottled water can be monitored in real-time and sent to a digital platform for further analysis. This research aims to evaluate the effectiveness of using IoT technology in monitoring water quality, so that it can make a positive contribution to the development of water quality monitoring systems in the future. This research uses a quantitative experimental method, namely observing, measuring and testing the system that has been implemented. Software and hardware designed and tested for application creation. Through a sensor network integrated with IoT technology, this system is able to detect in real-time, measure important parameters such as TDS, water PH and water temperature. Monitoring drinking water quality in the monitoring system has been proven to be accurate and real-time. Every data from IoT sensors is processed and stored on the website as a special cloud data. IoT systems that use pH, turbidity, TDS and temperature sensors have great potential in monitoring environmental conditions in real-time. By integrating sensors into a microcontroller, sending data to a server, storing in a database, and displaying on a website, this system can help operators monitor various environmental parameters accurately. Testing the level of turbidity in drinking water suitable for consumption at refill water depots, the success of the system is very dependent on stable connectivity, sensor accuracy, speed of data transmission, and reliability of data storage and display.Keywords: IoT, pH Sensor, Turbidity, TDS, Temperature.
Comparative Analysis of CNN, MobileNetV2 and EffecientNetBO in Smart Farming System for Chili Leaf Disease Detection Arda, Abdul Latief; Syamsu Alam; Matalangi
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 9 No 6 (2025): December 2025
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v9i6.6709

Abstract

Chili leaf diseases greatly affect agricultural productivity, making early and accurate detection essential to support smart farming systems. This study presents a comparative analysis of three deep learning architectures—Convolutional Neural Network (CNN), MobileNetV2, and EfficientNetB0—for detecting chili leaf diseases using RGB images. The dataset consists of three main disease classes: Bacterial Spot, Curl Virus, and White Spot. Each model was trained and evaluated using accuracy, precision, recall, F1-score, macro AUC, and training time as performance metrics. Experimental results show that MobileNetV2 achieved the highest performance with 99% accuracy, 0.99 F1-score, and 0.99 macro AUC, although it required the longest training time of 115.12 seconds. CNN demonstrated competitive results with 96% accuracy and the shortest training time of 60 seconds, while EfficientNetB0 performed poorly with only 38% accuracy and an F1-score of 0.18. These findings highlight that model architecture, dataset characteristics, and training configuration significantly influence performance outcomes. This study contributes to the development of intelligent agricultural monitoring systems by identifying the most suitable deep learning architecture for real-time chili leaf disease detection in smart farming applications.
Co-Authors Abdul jalil Abdul Rahman Agussalim, Agussalim Akbar Iskandar Akmal Hidayah A Aksa, Andi Nurul Andani Achmad Andani Achmad Andani Ahmad Andi Taufiqurrahman Akbar Andi Zulkifli Nusri Andryanto A Ansar Ansar Antonius Riman Tampang Arthanugraha, Wahyu As'ad, Miftah Fadhli ASNIMAR ASNIMAR, ASNIMAR Dhimas Tribuana Dra Najira Umar Erwin, Ibnu Taimiyah Fajar Husain Asy'ari Fakhirah, Andi Lulu Hakis, Andi Wahyunita Hasanuddin, Zulfajri B Hasruddin Hazriani Hazriani, Hazriani Hendra Hendra Hermawati Mappiwali Hilyatul Auliyah Erwin Holyness Nurdin Singadimedja Imam Akbar Imam Akbar, Imam Imran Taufik Imran Taufiq Iskandar Surdin Isman Ita Sarmita Samad Ita Sarmita Samad, Ita Sarmita J Sadly, Adnan Jusman Jusman Kahpi, Ashabul Kherani, Riska M. Risal Mashur Razak Matalangi Muh Al Hijr Asqalani Muhammad Erwin Rosyadi. S Munawirah, Munawirah Nasrullah Nasrullah Nur Iman Nurul Humaera Baharudin Purnamasari, Etika Rabi’a H Maudjik Rahmaniar Rahmaniar, Rahmaniar Resky, Andi Muhammad Rian Sultan Asizan Rijal Rijal Saidi, Muliyana Sarmila, Sarmila Sitti Sahara Syamel Sumarlina Sumarlina Supriadi Sahibu Syafruddin Syarif Syamsu Alam Taufik, Imran Tengku Riza Zarzani N Umar, Dra Najira Wardhani, Nurilmiyanti Wardi Wardi Wardi, Wardi Weya, Sermi Yuyun, Yuyun Zahir Zainuddin Zahir Zainuddin Zahir Zainuddin Zanudin Husain Zuhriyah, Sitti