Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.195
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Jurnal Minfo Polgan (JMP) JIKTEKS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Jurnal Mahkota Informatika
Nababan, Junerdi
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Analysis of Taklinear Performance and Integer Linear Programming Models in Nurses Scheduling Problems Nababan, Junerdi; Tulus, Tulus; Situmorang, Zakarias
Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Vol 4 No 2 (2020): SinkrOn Volume 4 Number 2, April 2020
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (382.278 KB) | DOI: 10.33395/sinkron.v4i2.10528

Abstract

Almost all hospitals schedule nurses' work shifts manually, which is not effective, mistakes in scheduling nurses in hospitals can make them not work optimally so that they are prone to making mistakes and will endanger every patient in the hospital. In the research will be proposed integer linear programming model and branch and bound method, the purpose of this study is to develop an optimization model of nurse scheduling problems at the hospital. The optimization model will minimize the total deviation of nurses' working days from the standard workdays, the optimization model implemented in hospitals is processed using LINGO software.
ANALYSIS OF GOODS MANAGEMENT SYSTEM IN THE COMMUNICATION AND INFORMATICS DEPARTMENT OF SERDANG BEDAGAI DISTRICT Cut Try Utari; Richard Parlindungan Simanjuntak; Firman Styono; Junerdi Nababan
Jurnal Techno Nusa Mandiri Vol 20 No 1 (2023): Techno Nusa Mandiri : Journal of Computing and Information Technology Period of
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33480/techno.v20i1.4130

Abstract

The current problem is that the Serdang Bedagai district communication and informatics office is experiencing difficulties in managing incoming and outgoing goods. Management is currently carried out manually and cannot be viewed online so that many errors occur, one of which is a mismatch between the stock of goods recorded and the physical stock of existing goods. The goods management system that will be built in this study uses the waterfall model and PHP and HTML programming languages as well as CSS to design the web appearance. The system has 9 entities, namely: officer, user, sender, person in charge, goods, recipient, detail_recipient, expenditure and data_dinas. The results of the implementation of the proposed system are more optimal management of goods and help the performance of the warehouse admin in making real-time stock update reports and borrowing goods
Implementasi Website E-Commerce Menggunakan Google Sites Untuk Meningkatkan Penjualan Nelayan Desa Bagan Deli Sutrisno Arianto Pasaribu; Junerdi Nababan; Ahmad Rozy; Eka Tampubolon; Edi Faisal
Jurnal Minfo Polgan Vol. 12 No. 1 (2023): Artikel Penelitian 2023
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v12i1.12886

Abstract

Tujuan Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) adalah untuk memberikan pelatihan cara membuat website E-Commerce dengan google sites, manfaat, cara penggunaan dan pengenmbangan dari Google Sites. Kegiatan pengabdian ini diberikan mahasiswa dalam bentuk pelatihan dalam mendukung kegiatan usaha penjualan ikan nelayan desa bagan deli. Adapun pelatihan yang diberikan yaitu: Memperkenalkan Teknologi Informasi berbasis website dengan menggunakan google sites, Manfaat google sites dalam mendukung proses produksi penjualan ikan secara online, memberikan pelatihan cara merancang dan membuat google sites. Lokasi pengabdian kepada masyarakat berada di desa bagan deli kec. Belawan dengan jumlah peserta sebanyak 6 orang yang diantaranya 3 dosen dan 3 mahasiswa dan pelaksanaanya dilakukan pada hari senin tanggal 30 Januari 2023. Adapun metode yang dilakukan yaitu dengan penyampaian materi ceramah, simulasi, praktik, diskusi terkait materi dan sesi tanya jawab. Dengan adanya kegiatan ini diharapkan para peserta yaitu nelayan dapat menggunakan teknologi informasi dengan baik dan dapat merancang sebuah website e-commerce dengan google sites sehingga dapat memberikan dampat positif bagi nelayan untuk mengembangkan hasil penjualan mereka sehingga dapat mendongkrak penghasilan nelayan. Para peserta sangat mendukung PKM ini dan banyak manfaat yang mereka rasakan khususnya dalam menambah pengetahuan mereka tentang teknologi informasi. Mereka berharap kegiatan seperti ini terus dilakukan dalam menambah pengetahuan mereka seiring berkembangnya teknologi informasi saat ini.
Algoritma Smith-Waterman Untuk Mengidentifikasi Kemiripan Judul Proyek Mahasiswa Andre Pratama; Nababan, Junerdi; Salsabila, Nadiyah Shofa
JIKTEKS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol. 3 No. 01 (2024): Desember
Publisher : Faatuatua Media Karya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70404/jikteks.v3i01.125

Abstract

Plagiarisme dalam lingkungan akademik menjadi masalah yang signifikan, terutama dalam pengajuan judul proyek oleh mahasiswa. Untuk mengidentifikasi kemiripan judul proyek guna mencegah plagiarisme, penelitian ini menggunakan algoritma Smith-Waterman. Algoritma ini, yang awalnya digunakan dalam bioinformatika, diaplikasikan untuk membandingkan teks dengan pendekatan penyelarasan lokal. Proses penelitian meliputi beberapa tahapan seperti pengumpulan data, preprocessing teks dengan case folding, stemming, dan tokenizing sebelum penerapan algoritma Smith-Waterman. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma ini efektif dalam mendeteksi kemiripan antara judul proyek, dengan persentase kemiripan yang bervariasi. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi langkah awal dalam pengembangan sistem deteksi plagiarisme yang lebih akurat di lingkungan akademik.
PERBANDINGAN PREDIKSI POLUSI UDARA MENGGUNAKAN LSTM DAN BILSTM Pratama, Andre; Sembiring, Asha; Nababan, Junerdi; Zarkasyi, Muhammad Imam; Rahayu, Novriza
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.3596

Abstract

Abstract: Air pollution has become a serious problem in densely populated urban areas such as DKI Jakarta. To mitigate its negative impacts, an accurate air pollution prediction system is necessary. This study compares the performance of two deep learning models, Long Short-Term Memory (LSTM) and Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM), in predicting PM10 concentration using air quality data from DKI Jakarta between 2016 and 2019. The research process includes data collection and preprocessing, model training, and model evaluation. Both models were tested with various parameters such as the number of hidden neurons, dropout rate, epochs, and batch size. The results consistently show that BiLSTM outperforms LSTM, achieving lower Root Mean Square Error (RMSE) values across 54 testing scenarios. The best BiLSTM configuration, with 64 hidden neurons, 0.2 dropout rate, 50 epochs, and batch size 16, yielded an RMSE of 9.311401. Meanwhile, the best LSTM configuration, with 128 hidden neurons, 0.1 dropout rate, 100 epochs, and batch size 16, produced an RMSE of 9.330554. The advantage of BiLSTM lies in its ability to process data bidirectionally, making it more effective in capturing temporal patterns for air pollution prediction compared to LSTM. Keywords: air pollution prediction, pollutant, deep learning, LSTM, BiLSTM Abstrak: Pencemaran udara menjadi masalah serius di wilayah perkotaan padat seperti DKI Jakarta. Untuk mengurangi dampak negatifnya, diperlukan sistem prediksi polusi udara yang akurat. Penelitian ini membandingkan performa dua model deep learning, Long Short-Term Memory (LSTM) dan Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM), dalam memprediksi konsentrasi PM10 menggunakan data kualitas udara DKI Jakarta tahun 2016-2019. Proses penelitian mencakup pengumpulan dan praproses data, pelatihan model, serta evaluasi model. Kedua model diuji dengan berbagai parameter seperti jumlah hidden neuron, dropout rate, epoch, dan batch size. Hasil menunjukkan BiLSTM lebih unggul secara konsisten dengan nilai Root Mean Square Error (RMSE) lebih rendah melalui 54 skenario pengujian. Konfigurasi terbaik BiLSTM menggunakan 64 hidden neuron, dropout rate 0.2, 50 epoch, dan batch size 16 menghasilkan RMSE 9.311401. Sedangkan konfigurasi LSTM terbaik pada 128 hidden neuron, dropout rate 0.1, 100 epoch, dan batch size 16 menghasilkan RMSE 9.330554. Keunggulan BiLSTM terletak pada kemampuannya memproses data dua arah, sehingga lebih efektif dalam menangkap pola temporal untuk prediksi polusi udara dibandingkan LSTM.  Kata kunci: prediksi polusi udara, polutan, deep learning, LSTM, BiLSTM
PEMANFAATAN AI DALAM PEMBELAJARAN KEWIRAUSAHAAN DIGITAL UNTUK MENINGKATKAN INOVASI MAHASISWA UNIVERSITAS MAHKOTA TRICOM UNGGUL Theodora, Eka Martyna; Nababan, Junerdi; Kusnadi, Kusnadi; Gani, Petrus; Mipo, Mipo
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 8, No 3 (2025): August 2025
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v8i3.4009

Abstract

Abstract: This study aims to analyze the effect of the use of artificial intelligence (AI) in digital entrepreneurship learning on increasing student innovation. The background of this study is based on the rapid development of AI technology and its application in higher education, particularly in supporting student creativity and business idea development. This study uses a quantitative approach with the independent variable of AI Utilization and the dependent variable of Student Innovation. The research sample consisted of 60 students of Mahkota Tricom Unggul University selected through a purposive sampling technique. Data collection was conducted through a questionnaire and analyzed using SPSS version 25 with validity and reliability tests, as well as simple linear regression. The results showed that the research instrument was valid and reliable (Cronbach's Alpha X = 0.907; Y = 0.906). The regression results showed that the use of AI had a significant effect on student innovation with an R² value of 0.158 and a significance of p = 0.002. In conclusion, the use of AI has a positive contribution in encouraging student innovation, although some aspects still require a deeper practical approach. These findings can be the basis for the development of an adaptive and innovative technology-based entrepreneurship curriculum. Keywords: AI; entrepreneurship; digital; innovation; learning Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pemanfaatan artificial intelligence (AI) dalam pembelajaran kewirausahaan digital terhadap peningkatan inovasi mahasiswa. Latar belakang penelitian ini didasarkan pada perkembangan pesat teknologi AI dan penerapannya dalam pendidikan tinggi, khususnya dalam mendukung kreativitas dan pengembangan ide bisnis mahasiswa. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan variabel independen Pemanfaatan AI dan variabel dependen Inovasi Mahasiswa. Sampel penelitian terdiri dari 60 mahasiswa Universitas Mahkota Tricom Unggul yang dipilih melalui teknik purposive sampling. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner dan dianalisis menggunakan SPSS versi 25 dengan uji validitas, reliabilitas, serta regresi linear sederhana. Hasil penelitian menunjukkan bahwa instrumen penelitian valid dan reliabel (Cronbach's Alpha X=0.907; Y=0.906). Hasil regresi menunjukkan bahwa pemanfaatan AI berpengaruh signifikan terhadap inovasi mahasiswa dengan nilai R² sebesar 0.158 dan signifikansi p=0.002. Kesimpulannya, pemanfaatan AI memberikan kontribusi positif dalam mendorong inovasi mahasiswa, meskipun sebagian aspek masih memerlukan pendekatan praktis yang lebih dalam. Temuan ini dapat menjadi landasan bagi pengembangan kurikulum kewirausahaan berbasis teknologi yang adaptif dan inovatif. Kata kunci: AI; kewirausahaan; digital; inovasi; pembelajaran
Analisis dan Perancangan Aplikasi Sistem Informasi Psikologi pada Perkembangan Anak Hiperaktif Pasaribu, Sutrisno Arianto; Vera Wijaya; Pasaribu, Victor Patar; Daulay, Budi Hasian; Nababan, Junerdi
Jurnal Mahkota Informatika Vol 1 No 1 (2025): Jurnal Mahkota Informatika
Publisher : Universitas Mahkota Tricom Unggul

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59929/mahtik.v1i1.31

Abstract

Anak hiperaktif merupakan aplikasi yang dapat memberikan ilmu kepada pengguna dan melatih kembali pengetahuanya dalam menyelesaikan suatu masalah pada anak. Perancangan dan pembuatan aplikasi informasi perkembangan anak hiperaktif ini tidak hanya menjadi suatu bahan pembelajaran saja, namun juga merupakan suatu pelatihan yang mengajak pengguna agar membuka pengetahuan nya. Sehingga pengguna akan terbiasa membuka ilmu pengetahuannya dalam menyelesaikan masalah yang sering dihadapi. Dalam perancangan dan pembuatan aplikasi informasi psikologi perkembangan anak hiperaktif ini menggunakan aplikasi VB.Net untuk merancang tampilan-tampilan aplikasi yang terdapat dalam aplikasi informasi psikologi perkembangan anak hiperaktif. Aplikasi informasi perkembangan anak hiperaktif ini sangat baik dalam melakukan atau menyelesaikan suatu permasalahan pada anak. Aplikasi ini dapat memberikan solusi bagi mereka yang memiliki waktu yang cukup untuk mendapatkan pengetahuan contohnya dengan pembahasan dalam menemukan informasi tentang perkembangan anak hiperaktif karena dapat dilakukan dirumah bahkan dimana saja.
Optimalisasi skill digital marketing berbasis ICT untuk siswa SMK jurusan akuntansi dan perkantoran Junerdi Nababan; Asha Sembiring; Zulfa Hazimah; Kusnadi Kusnadi; Mutiha Aristo Ravel
SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Vol 9, No 6 (2025): November
Publisher : Universitas Muhammadiyah Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31764/jpmb.v9i6.34283

Abstract

Abstrak Perkembangan teknologi digital menuntut peningkatan keterampilan digital marketing yang berbasis teknologi informasi bagi siswa SMK, khususnya jurusan Akuntansi dan Perkantoran. Program pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan mengoptimalkan skill digital marketing berbasis ICT untuk siswa SMK Akuntansi dan Perkantoran SMK Negeri 1 Kutalimbaru. Kegiatan ini diikuti oleh 24 siswa sebagai mitra sasaran yang memperoleh pelatihan praktik pembuatan katalog produk digital menggunakan Canva, pembuatan laporan respons kampanye menggunakan Excel dan Google Sheets, analisis data pelanggan dari form pemesanan, serta penjadwalan konten dan follow-up pelanggan. Metode pelaksanaan menggunakan pendekatan Project Based Learning dengan kombinasi ceramah, praktik langsung, diskusi, dan evaluasi. Hasil pelatihan menunjukkan peningkatan kemampuan siswa dalam menguasai alat digital yang relevan dengan kebutuhan industri 5.0, tercermin dari kemampuan mereka membuat materi promosi digital yang profesional dan laporan analisis data kampanye yang informatif. Program ini berkontribusi pada peningkatan daya saing lulusan SMK dalam menghadapi tantangan dunia kerja digital dan mendukung transformasi pendidikan vokasi berbasis ICT. Kata kunci: pengabdian masyarakat; pelatihan; digital marketing; ICT; SMK akuntansi dan perkantoran. Abstract The development of digital technology requires an increase in information technology-based digital marketing skills for vocational school students, especially those majoring in accounting and office administration. This community service program aims to optimize ICT-based digital marketing skills for vocational high school students in the Accounting and Office Administration departments at State Vocational High School 1 Kutalimbaru. The program was attended by 24 students as target participants who received practical training in creating digital product catalogs using Canva, generating campaign response reports using Excel and Google Sheets, analyzing customer data from order forms, and scheduling content and customer follow-ups. The implementation method used a Project-Based Learning approach combined with lectures, hands-on practice, discussions, and evaluations. The training results demonstrated an improvement in students' ability to master digital tools relevant to Industry 5.0 needs, reflected in their ability to create professional digital promotional materials and informative campaign data analysis reports. This program contributes to enhancing the competitiveness of vocational school graduates in facing the challenges of the digital workplace and supports ICT-based vocational education transformation. Keywords: community service; training; digital marketing; ICT; vocational school of accounting and office administration.
SINERGI BUDAYA DAN TEKNOLOGI DALAM DESAIN WEBSITE KATALOG BATIK BERBASIS E-COMMERCE Sembiring, Asha; Sembiring, Alfan Ramadhan; Nababan, Junerdi; Kusnadi, Kusnadi; Putri, Putri
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 9, No 1 (2026): February 2026
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v9i1.5754

Abstract

Abstract: Batik is a valuable cultural heritage of Indonesia, combining artistic and historical significance. In the digital era, integrating Batik into an online catalog website can enhance cultural promotion and product sales. This study focuses on designing a Batik catalog website that merges traditional cultural values with modern digital technology to create an engaging, user-friendly experience. Using a comparative qualitative approach, several existing Batik catalog websites were analyzed to identify design strengths, weaknesses, and opportunities. Thematic and SWOT analysis were applied to examine visual design, navigation, and interactive features. Findings suggest that an optimal Batik catalog website should balance Batik’s visual aesthetics with functional e-commerce features, provide interactive elements, and ensure responsive purchasing processes. This approach improves user experience while promoting Batik as a cultural product. Keywords: Batik; website catalog; digital design; user experience; cultural heritage Abstrak: Batik merupakan warisan budaya Indonesia yang memiliki nilai seni dan sejarah yang tinggi. Di era digital, integrasi Batik ke dalam website katalog online dapat meningkatkan promosi budaya sekaligus penjualan produk. Penelitian ini bertujuan untuk merancang website katalog Batik yang menggabungkan nilai budaya tradisional dengan teknologi digital modern guna menciptakan pengalaman pengguna yang menarik dan mudah digunakan. Dengan menggunakan pendekatan kualitatif komparatif, beberapa website katalog Batik yang ada dianalisis untuk mengidentifikasi kekuatan, kelemahan, dan peluang desain. Analisis tematik dan SWOT digunakan untuk menilai desain visual, navigasi, serta fitur interaktif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa website katalog Batik yang optimal harus mampu menyeimbangkan estetika visual Batik dengan fitur e-commerce yang fungsional, menyediakan elemen interaktif, serta memastikan proses pembelian yang responsif. Pendekatan ini meningkatkan pengalaman pengguna sekaligus mempromosikan Batik sebagai produk budaya. Kata kunci: Batik; katalog website; desain digital; pengalaman pengguna; warisan budaya
ANALISIS PERBANDINGAN RANDOM FOREST DAN KNN PADA KLASIFIKASI PENERIMA MANFAAT PROGRAM MAKAN BERGIZI GRATIS Zarkasyi, Muhammad Imam; Simanjuntak, Peter Jaya Negara; Nababan, Junerdi
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol 9, No 1 (2026): February 2026
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v9i1.5753

Abstract

Abstract: The Free Nutritional Meal Program (PMBG) is a government initiative to improve students' nutrition and school attendance. This study evaluates and compares the performance of Random Forest (RF) and K-Nearest Neighbors (KNN) algorithms in classifying students most eligible for PMBG based on socio-economic criteria. The dataset comprises 205 public elementary school students in Medan City, collected via questionnaires. Features include parental income, number of dependents, housing status, asset ownership, and participation in other social aid programs. The data was clustered into three priority groups using K-Means. To address class imbalance, the Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) was applied. Modeling used three data split scenarios (70:30, 80:20, 90:10) and was evaluated with accuracy, precision, recall, F1-score, and cross-validation. Results show that RF consistently outperformed KNN across all scenarios. After SMOTE, both models improved, with Balanced-RF achieving the highest accuracy and F1-score (94%) in the 70:30 split. The combination of RF and SMOTE proves effective for building an objective and accurate priority classification system for PMBG beneficiaries. Keyword: Free Nutritious Meal Program; Random Forest; K-Nearest Neighbors; SMOTE. Abstrak: Program Makan Bergizi Gratis (PMBG) merupakan inisiatif pemerintah yang bertujuan meningkatkan asupan gizi dan mendorong kehadiran siswa di sekolah. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja dua algoritma machine learning, yaitu Random Forest dan K-Nearest Neighbors, dalam mengklasifikasikan siswa yang paling berhak menerima manfaat PMBG berdasarkan kriteria sosial-ekonomi. Dataset yang digunakan terdiri dari 205 siswa Sekolah Dasar Negeri di Kota Medan yang dikumpulkan melalui kuesioner. Fitur yang digunakan meliputi pendapatan orang tua, jumlah tanggungan, status tempat tinggal, kepemilikan aset, dan partisipasi dalam program bantuan sosial lainnya. Dataset yang telah dikumpulkan kemudian dikelompokkan menggunakan algoritma K-Means menjadi tiga klaster prioritas. Untuk mengatasi ketidakseimbangan distribusi data, digunakan metode Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE). Pemodelan dilakukan dalam tiga skenario pembagian data (70:30, 80:20, 90:10) dan dievaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, f1-score, dan cross-validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest secara konsisten memberikan kinerja yang lebih unggul dibandingkan KNN pada semua skenario. Setelah penerapan SMOTE, kedua algoritma mengalami peningkatan performa, dengan Random Forest-Balanced mencatat akurasi dan f1-score tertinggi sebesar 94% pada skenario 70:30. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi Random Forest dan SMOTE merupakan pendekatan yang efektif dan efisien untuk membangun sistem klasifikasi prioritas penerima manfaat PMBG yang objektif dan akurat. Kata kunci: Program Makan Bergizi Gratis; Random Forest; K-Nearest Neighbors; SMOTE
Co-Authors Ahmad Rozy Andre Pratama Aripin Rambe Asha Sembiring Budi Hasian Daulay Cut Try Utari Dinur Syahputra Edi Faisal Eka Martyna Theodora Eka Tampubolon Ellanda Purwawijaya Fani Agustriani Firman Styono Frainskoy Rio Naibaho Gani, Petrus Hendra Sakti Siagian Hendro Sutomo Ginting Kusnadi Kusnadi Kusnadi Mipo, Mipo Mutiha Aristo Ravel Nidya Banuari Pasaribu, Sutrisno Arianto Pasaribu, Victor Patar Pratama, Andre Putri Putri, Putri Rahayu, Novriza Richard Parlindungan Simanjuntak Royanti Sinaga Salsabila, Nadiyah Shofa Sembiring, Alfan Ramadhan Sembiring, Asha Simanjuntak, Peter Jaya Negara Sutrisno Arianto Pasaribu Theodora, Eka Martyna Tulus Tulus Vera Wijaya Zakarias Situmorang Zarkasyi, Muhammad Imam Zulfa Hazimah