Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
12.992
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL PROMOSI KESEHATAN INDONESIA Riau Journal of Computer Science Al Ishlah Jurnal Pendidikan Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Komunikasi : Jurnal Komunikasi ILKOM Jurnal Ilmiah INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Informatika : Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Journal of Technopreneurship and Information System (JTIS) Infotekmesin Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia Journal of Robotics and Control (JRC) Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Community Engagement and Emergence Journal (CEEJ) Jurnal Komunikasi dan Organisasi (J-KO) JTIULM (Jurnal Teknologi Informasi Universitas Lambung Mangkurat) International Journal of Advances in Data and Information Systems Jurnal Ilmu Komputer Journal of Applied Data Sciences Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal J-PEMAS Jurnal Ipteks Terapan : research of applied science and education pendidikan, science, teknologi, dan ekonomi Jurnal Rekam Medis (Medical Record Journal) Jurnal Teknik Informatika Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal of Telecommunication Control and Intelligent System Journal of Software Engineering and Information System (SEIS) SATIN - Sains dan Teknologi Informasi RJOCS (Riau Journal of Computer Science) Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Indonesia Jurnal 7 Samudra Politeknik Pelayaran Surabaya Jurnal Masyarakat Berdikari dan Berkarya (MARDIKA) Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) The Indonesian Journal of Computer Science Jurnal Pengabdian Masyarakat Terapan Komunikasi : Jurnal Komunikasi
Yuda Irawan
Universitas Hang Tuah Pekanbaru
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 156 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 156 Documents
Search

 12   13   14   15   16 
PEMANFAATAN MODUL GSM DAN MODUL GPS PADA SISTEM KEAMANAN SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN SMARTPHONE BERBASIS ARDUINO UNO Yuda Irawan; Areta Sonya Rahajeng; Muhardi -; Refni Wahyuni
JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Vol. 3 No. 1 (2020): Jurnal Teknologi dan Open Source, June 2020
Publisher : Universitas Islam Kuantan Singingi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36378/jtos.v3i1.521

Abstract

To facilitate control of lights in a home with a remote control so they invented a system of utilization of GSM Module Based Arduino Uno For Home Lighting Remote Control. The whole tool is divided into several parts, which consist of a Mobile, GSM SIM 800L module, arduino uno microcontroller, relay module, and lights. This tool works when Mobile sends an SMS (Short Message Service) containing commands to GSM SIM 800L, from GSM SIM 800L then to the microcontroller to process commands, from the microcontroller then to the relay module that works as a substitute for a switch that functions to turn on or turn off the lights which are desired.
SISTEM INFORMASI PENGOLAHAN DATA STATUS GIZI PADA BALITA DI UPTD PUSKESMAS HARAPAN RAYA Refni Wahyuni; Yuda Irawan
JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Vol. 3 No. 1 (2020): Jurnal Teknologi dan Open Source, June 2020
Publisher : Universitas Islam Kuantan Singingi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36378/jtos.v3i1.522

Abstract

Puskesmas merupakan ujung tombak dalam merealisasikan visi dan misi Departemen Kesehatan yang diantaranya adalah meningkatkan kinerja Puskesmas, dengan cara meningkatkan akses masyarakat terhadap pelayanan kesehatan yang berkualitas, monitoring dan sistem informasi kesehatan. Pada Puskesmas di Harapan Raya, proses-proses tersebut dilakukan secara manual tentunya akan memerlukan waktu yang lebih lama serta memiliki resiko kesalahan dapat terjadi pada proses tersebut sehingga pada akhirnya akan berdampak pada kinerja Puskesmas yang bersangkutan. Model proses yang akan digunakan dalam Sistem Informasi Pengolahan Data Status Gizi Pada Balita ini berdasarkan paradigma waterfall yang terdiri dari Systems Engineering, Requirements Analysis, Design, Coding, Testing, Implementation dan Maintenance. Dalam pembangunan Sistem Informasi ini, penulis menggunakan bahasa pemrograman Java dan MySQL sebagai database. Hasil penelitian ini berupa aplikasi Sistem Informasi Pengolahan Data Status Gizi Pada Balita di UPTD Puskemas Harapan Raya yang lebih efektif dan akurat untuk membantu petugas gizi dalam mengolah data status gizi balita di Puskesmas.
An Integrated Machine Learning and Deep Learning Approach for Multiclass Flood Risk Classification with Feature Selection and Imbalanced Data Handling Yuda Irawan; Refni Wahyuni; Herianto
JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Vol. 8 No. 2 (2025): Jurnal Teknologi dan Open Source, December 2025
Publisher : Universitas Islam Kuantan Singingi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36378/jtos.v8i2.4639

Abstract

Floods are hydrometeorological disasters that often occur in tropical regions such as Indonesia and can have significant impacts on infrastructure, economy, and public health. This study aims to build and compare the performance of 21 artificial intelligence models, consisting of 15 Machine Learning algorithms and 6 Deep Learning architectures, in classifying flood risk levels based on multivariate tabular data. The dataset used includes 22 relevant environmental and social variables, with classification targets in four classes: Low, Moderate, High, and Very High. To improve data quality, feature selection was carried out using the LASSO method and class balancing with the SMOTEENN technique. The evaluation results showed that the C4.5, MLP, Random Forest, and Logistic Regression models obtained the highest accuracy (>94%), followed by deep learning models such as BiLSTM, CNN, and BiGRU with competitive accuracy (≥90%). Confusion matrix analysis confirmed the consistency of predictions across classes with a balanced distribution, especially in the decision tree and deep neural network models. This study emphasizes the importance of selecting a model that suits the characteristics of the data to achieve optimal predictions. The pipeline developed in this study is expected to be the basis for a more accurate and adaptive AI-based early warning system in mitigating flood risks in the future.
Utilization of IndoBERT Representation and Random Forest for Sentiment Analysis on User Reviews of Halodoc Pharmacy Services in Google Play Hendry Fonda; Herianto; Yuda Irawan
JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Vol. 8 No. 2 (2025): Jurnal Teknologi dan Open Source, December 2025
Publisher : Universitas Islam Kuantan Singingi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36378/jtos.v8i2.4822

Abstract

With the growing use of digital healthcare platforms such as Halodoc, maintaining consistent service quality that meets user expectations is essential. User reviews on platforms like Google Play provide valuable insights into user perceptions. This study aims to classify user sentiments toward Halodoc’s pharmacy services based on reviews obtained through web scraping from the Google Play Store. The analysis employs the pre-trained IndoBERT model to extract textual features, followed by sentiment classification using the Random Forest algorithm. This combination was selected for its efficiency with limited hardware resources and small dataset size. To enhance data diversity and minimize overfitting, simple augmentation methods such as random word deletion and synonym substitution were implemented. The expected outcomes include an effective sentiment classification model and visualizations of sentiment distributions (positive, negative, neutral). Furthermore, the study contributes to the development of sentiment analysis techniques for Indonesian-language data through an efficient and contextually relevant approach. The research outputs target publication in a nationally accredited (Sinta 4) journal and Intellectual Property Rights (IPR) registration. Ultimately, this study is expected to support the improvement of technology-based pharmacy services through the strategic application of machine learning.
COMPARISON OF DEEP LEARNING MODELS LSTM AND BILSTM IN DIABETES PREDICTION: COMPARISON OF DEEP LEARNING MODELS LSTM AND BILSTM IN DIABETES PREDICTION Refni Wahyuni; Yuda Irawan
JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Vol. 8 No. 2 (2025): Jurnal Teknologi dan Open Source, December 2025
Publisher : Universitas Islam Kuantan Singingi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36378/jtos.v8i2.4904

Abstract

Diabetes mellitus remains a major global health concern, requiring early detection to prevent severe complications and reduce mortality. This study developed and evaluated two deep learning architectures, Long Short-Term Memory (LSTM) and Bidirectional LSTM (BiLSTM), for diabetes prediction using the Pima Indians Diabetes Dataset. The research methodology involved systematic preprocessing, including outlier handling with median imputation, data normalization, and training–testing data splitting (80:20). Both models were trained using 614 samples for training and 154 samples for testing, with 50 epochs and a batch size of 32. The evaluation was performed using accuracy, precision, recall, F1-score, and AUC metrics. Results indicated that LSTM achieved an accuracy of 74.03%, while BiLSTM slightly outperformed it with 74.68%. Confusion matrix analysis further revealed that BiLSTM reduced false negatives and provided more consistent learning stability compared to LSTM. Accuracy and loss curves confirmed BiLSTM’s superior convergence and generalization capability. These findings demonstrate that BiLSTM is more effective and reliable for diabetes prediction tasks. The study concludes that BiLSTM offers better potential for integration into decision-support systems, and future research could enhance performance through larger datasets, advanced optimization, and real-world clinical validation.
Optimization of a New Adaptive Stacking Ensemble Model Integrated with IoT for Stress Level Detection Based on Physiological Signals Muhardi; Mohd Rinaldi Amartha; Rika Melyanti; Yuda Irawan
Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol 10 No 1 (2026): February 2026
Publisher : Ikatan Ahli Informatika Indonesia (IAII)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29207/resti.v10i1.6770

Abstract

Mental health issues among college students are receiving increasing attention, particularly because of academic and social pressures and the impact of technology use. This study aims to develop a real-time stress level prediction model using a New Adaptive Stacking Ensemble approach based on physiological data and IoT devices. The data included heart rate, SpO₂, body temperature, and systolic and diastolic blood pressure. Five machine learning algorithms are used as base models: SVM, C4.5, Decision Tree, KNN, and Random Forest. The MLP serves as the meta-model, which is then optimized using Optuna. The model training process begins with pre-processing, feature standardization using StandardScaler, and data balancing using SMOTE. The results showed that the stacking model with the MLP meta-model achieved an accuracy of 90.00% under the individual Random Forest and KNN models, and increased to 97.00% after hyperparameter optimization. This model was then integrated with IoT devices using MAX30102, MLX90614, and digital tensiometer sensors, as well as a Streamlit interface to display real-time stress classification results. The system built not only excels in accuracy but can also be implemented to directly detect stress levels, thereby potentially supporting early intervention and mental health promotion in campus environments.
PKM Upaya Peningkatan Kesehatan Lansia dan Manajemen Administrasi Berbasis Teknologi Informasi Pada Bina Keluarga Lansia (BKL) Kampung KB Mekar Wangi Pekanbaru Yesica Devis; Yuda Irawan; Abdurrahman Hamid
Community Engagement and Emergence Journal (CEEJ) Vol. 4 No. 2 (2023): Community Engagement & Emergence Journal (CEEJ)
Publisher : Yayasan Riset dan Pengembangan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37385/ceej.v4i2.3220

Abstract

Bina Keluarga Lansia (BKL) Kampung KB Mekar Wangi Pekanbaru merupakan suatu kegiatan yang dilakukan secara berkelompok dan bertujuan untuk meningkatkan jangkauan pelayanan kesehatan lansia di masyarakat sehingga terbentuk pelayanan kesehatan yang sesuai dengan kebutuhan lansia di Kampung KB Mekar Wangi Kelurahan Tangkerang Barat Pekanbaru yang menjadi mitra dalam kegiatan PKM ini. Salah satu permasalahan yang sangat mendasar pada lansia adalah masalah kesehatan, sehingga diperlukan upaya untuk meningkatkan kesehatan kelompok lansia. Kader pada BKL Mekar Wangi berjumlah 22 orang dan memiliki pendidikan rata-rata SMA kebawah. Adapun 3 permasalahan prioritas yang dihadapi oleh mitra yaitu: 1) Minimnya pengetahuan kader tentang kesehatan lansia; 2) Pencatatan administrasi BKL masih dilakukan secara manual; dan 3) Minimnya peralatan kesehatan bagi BKL. Tujuan dari kegiatan PKM ini adalah untuk menyelesaikan permasalahan pada mitra Bina Keluarga Lansia Kampung KB Mekar Wangi yaitu upaya meningkatkan kesehatan lansia melalui pelatihan dan penyuluhan kepada kader lansia, penyuluhan kepada lansia, pengadaan peralatan pendukung kesehatan, dan perancangan sistem informasi untuk manajemen administrasi secara terkomputerisasi. Beberapa kegiatan yang telah selesai dilaksanakan pada kegiatan pengabdian yaitu perancangan aplikasi bina keluarga lansia, penyuluhan peningkatan pengetahuan para kader bina keluarga lansia, pelatihan penggunaan peralatan Kesehatan lansia, dan penyuluhan pentingnya posyandu lansia. Hasil dari evaluasi kegiatan menunjukkan bahwa tercapainya peningkatan kesehatan mitra, meningkatnya pelayanan mitra, dan meningkatnya pengetahuan mitra.
PKM Implementasi Teknologi Internet of Things (IoT) Dalam Monitoring Ketinggian Permukaan Air Sungai dan Aplikasi Tanggap Darurat Sebagai Upaya Mitigasi Bencana Banjir di Kota Pekanbaru Yuda Irawan; Haris Tri Saputra; Reno Renaldi
Community Engagement and Emergence Journal (CEEJ) Vol. 4 No. 2 (2023): Community Engagement & Emergence Journal (CEEJ)
Publisher : Yayasan Riset dan Pengembangan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37385/ceej.v4i2.3221

Abstract

Daerah Kota Pekanbaru memiliki iklim tropis dan curah hujan yang cukup tinggi setiap tahunnya. Keadaan curah hujan yang tinggi mengakibatkan daerah tertentu di Pekanbaru mengalami banjir terutama kawasan di pinggiran sungai siak yang disebabkan melimpahnya sungai siak. Kurangnya informasi yang cepat tentang ketinggian air sungai siak menyebabkan keterlambatan peringatan dan proses evakuasi oleh BPBD Kota Pekanbaru. Akibat keterlambatan pengevakuasian dapat berdampak hanyutnya harta benda ataupun nyawa manusia. Selain itu seringnya terjadi keterlambatan pelaporan saat bencana banjir oleh warga ke BPBD untuk evakuasi disebabkan oleh belum adanya media pelaporan berbasis IT yang terintegrasi sehingga terkadang proses pelaporan dan tindak lanjut sering mengalami keterlambatan. Permasalahan lainnya adalah kepedulian masyarakat terhadap lingkungan, salah satunya yaitu pembuangan sampah di saluran pembuangan air dan sungai. Banyak nya tumpukan sampah disungai dan saluran air menyebabkan tidak lancarnya aliran air sehingga menyebabkan banjir. Kemudian ketidak pedulian masyarakat terhadap tebang pilih pohon dan reboisasi, pembuatan sumur resapan, dan sikap tidak peduli terhadap kebersihan lingkungan. Pembuangan sampah sembarangan juga menyebabkan terciptanya lingkungan yang tidak sehat sehingga dapat menghambat tercapainya kemandirian kesehatan. Berdasarkan 3 permasalahan prioritas tersebut maka tim pengusul beserta mahasiswa melaksanakan kegiatan PKM dengan tujuan mitigasi atau pengurangan resiko yang ditimbulkan akibat terjadinya bencana banjir di Kota Pekanbaru. Adapun upaya yang telah dilakukan adalah pembuatan alat monitoring pengukur ketinggian air sungai berbasis IoT sebagai Teknologi Tepat Guna yang merupakan penerapan hasil penelitian dari tim pengusul dan pembuatan aplikasi tanggap darurat bencana banjir. Selain itu kegiatan ini juga terfokus ke bidang kesehatan yaitu melaksanakan kegiatan penyuluhan sikap kepedulian lingkungan kepada warga terutama warga didaerah sekitar pinggiran sungai di Jl. Sumber Sari, Pekanbaru.
Perancangan Aplikasi Pembayaran SPP DI SDIT Bustanul Ulum Pekanbaru Refni Wahyuni; Yuda Irawan; Abdi Muhaimin
Community Engagement and Emergence Journal (CEEJ) Vol. 4 No. 2 (2023): Community Engagement & Emergence Journal (CEEJ)
Publisher : Yayasan Riset dan Pengembangan Intelektual

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37385/ceej.v4i2.3299

Abstract

Pembayaran Sumbangan Pembinaan Pendidikan merupakan sumbangan yang wajib dibayarkan oleh siswa/siswi untuk memperlancar kegiatan belajar mengajar di Sekolah. Pembayaran SPP biasanya dibayarkan setiap bulannya oleh siswa dengan nominal sesuai dengan aturan sekolah tersebut (Heriyanto & Oktavianis, 2019) SDIT Bustanul Ulum Pekanbaru merupakan sekolah dasar swasta yang terletak di jalan Hang Tuah Ujung, Sail, Pekanbaru, untuk memperlancar kegiatan pendidikan, siswa/siswi di SDIT Bustanul Ulum juga diwajibkan membayar iuran SPP setiap bulannya. Pembayaran SPP di SD IT Bustanul Ulum Pekanbaru dilakukan dengan cara, siswa/siswa atau orang tua datang langsung ke Sekolah, Setelah itu bagian keuangan mencatat ke buku besar sebagai bukti pembayaran yang dipegang oleh pihak sekolah dan mencatat di kwitasni sebagai bukti pembayaran yang diterima oleh siswa/ wali murid. Dalam pembuatan laporan pembayaran, keuangan harus mencatat data pembayaran di buku besar dan menghitung besar penerimaan setiap bulannya, untuk pembuatan laporan pun dikerjakan secara manual dengan mengatur dan mendesain sendiri bentuk laporannya. Dalam penyelesaian masalah tersebut maka tim mengusulkan tentang perancangan aplikasi pembayaran SPP. Dengan sistem ini jauh akan mempermudah bagian keuangan dalam melayani pembayaran SPP yang dilakukan siswa/siswi atau orang tua wali murid. Dan mempermubah bagian keuangan dalam membuat laporan yang dibutuhkan. Permasalahan yang terjadi dengan kegiatan tersbut adalah kurang efektif dan efisiennya pembayaran SPP. Dari permasalahn tersebut maka akan diberikan solusi yaitu perancangan aplikasi pembayaran SPP. Tujuan dari penerapan  aplikasi ini bisa mempermudah bagian keuangan dalam melayani pembayaran SPP
Penyuluhan Cyberbullying dan Etika Digital bagi Siswa Sekolah Dasar di SDIT Ar Royyan Pekanbaru Riau berbasis Teknologi Interaktif Refni Wahyuni; Yuda Irawan
Jurnal Pengabdian Masyarakat Terapan Vol 2 No 3 (2025): JUPITER Desember 2025
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20884/1.jupiter.2.3.92

Abstract

Penggunaan teknologi digital yang semakin meluas di kalangan siswa sekolah dasar memberikan peluang besar dalam proses pembelajaran, namun juga menghadirkan risiko serius berupa cyberbullying dan perilaku bermedia yang tidak etis. Permasalahan yang ditemukan di SDIT Ar Royyan Pekanbaru menunjukkan bahwa banyak siswa terlibat dalam tindakan seperti ejekan di media sosial, komentar kasar, penggunaan bahasa tidak sopan saat bermain game daring, hingga tindakan lain seperti penyebaran pesan bernada merendahkan dan pelecehan verbal digital. Minimnya literasi digital, rendahnya etika berinternet, serta kurangnya edukasi formal mengenai keamanan digital menjadikan siswa rentan menjadi pelaku maupun korban perundungan siber. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman siswa mengenai bahaya cyberbullying dan menanamkan etika digital melalui pendekatan edukatif dan interaktif berbasis teknologi. Metode kegiatan meliputi presentasi visual, video edukatif, diskusi kelompok, kuis digital, serta roleplay yang menggambarkan kasus nyata seperti flaming, harassment, trolling, impersonation, dan outing. Kegiatan diikuti oleh 30 siswa kelas IV dan V, diawali dengan pre-test yang menunjukkan hanya 45% siswa mampu mengidentifikasi bentuk-bentuk cyberbullying beserta dampaknya. Setelah penyuluhan, hasil post-test meningkat signifikan menjadi 87%. Selain peningkatan kognitif, observasi lapangan menunjukkan perubahan sikap positif, seperti meningkatnya kehati-hatian siswa dalam berkomentar, menurunnya penggunaan bahasa kasar saat bermain daring, serta tumbuhnya empati terhadap korban cyberbullying. Guru pendamping juga melaporkan bahwa siswa mulai lebih terbuka dalam membicarakan pengalaman digital mereka dan meminta bimbingan dalam menggunakan media sosial dengan bijak. Kegiatan ini membuktikan bahwa pendekatan edukatif berbasis teknologi, dipadukan dengan metode partisipatif seperti roleplay dan gamifikasi, sangat efektif dalam meningkatkan literasi digital, kesadaran etika bermedia, dan kemampuan siswa dalam mengenali serta mencegah berbagai bentuk cyberbullying.
Co-Authors -, Herianto A.A. Ketut Agung Cahyawan W Abdullah Mitrin Abdurrahman Hamid Achmad Deddy Kurniawan Achmad Nizar Hidayanto Adhitya, Ryan Yudha Aditya Rickyta Adyanata Lubis Afresi Yunita Agnita Utami Agus Alamsyah Ahmad Fauzan Azim Akbar, Amri Akhmad Zulkifli Aldiga Rienarti Abidin Anam, M Khairul Andre Wahyu Novrianto Anisa, Lia Anita Febriani Anita Febriani Aprilia, Ulfa Areta Sonya Rahajeng Areta Sonya Rahajeng Arfianto, Afif Zuhri Arie Linarta Arnawilis Arnawilis Arnawilis Bakhrizal Bambang Kurniawan Bayu Saputra Budy Mustika Debi Setiawan Debi Setiawan, Debi Desi Rahmawati Devis, Yesica Dhea Arina Ramadhini Dhini Septhya Diandra, Roni Edriyansyah Eka Sabna Elisawati, Elisawati Fachry Abda El Rahman Fatmawati, Kiki Fitri, Imelda Fonda, Hendry Gilang Citra Lenardo Habib Yuhandri, Muhammad Hadi Asnal, Hadi Hafizh Sallam Hamdani Hamdani Hamid, Abdurrahman Hasnor Khotimah Hayami, Regiolina Hendro Agus Widodo, Hendro Agus Hendry Fonda Herianto Herianto Herianto Herianto Herianto - Herianto - Herianto Heri Herianto Herianto Herianto Herianto Hidayati Kurnia Fitri Hohashi, Naohiro Irwanda Syahputra Jamaris, Muhamad Jamaris, Muhammad Jenli Susilo Jenni Oinike Br Sitorus Jepisah, Doni Jeri Trio Sentana Junadhi Junadhi Junadhi Junadhi Junadhi, Junadhi Khairunisa Khairunisa Khairunisa, Khairunisa Kharisma Rahayu Kurniawan, Bambang Leonita, Emy Lia Anisa Lubis, Mustopa Husein Lucky Lhaura Van FC, Lucky Lhaura Mardainis Mardeni Mardeni Mardeni Mardeni Mardeni, Mardeni Matthijs B Punt Maulita Yulia Sari Mbunwe Muncho Josephine Mbunwe Muncho Josephine Melyanti, Rika Mitrin, Abdullah Mohd Rinaldi Amartha Muhaimin, Abdi Muhamadiah, Muhamadiah Muhammad Bambang Firdaus Muhammad Habib Yuhandri Muhardi Muhardi Muhardi - Muhardi - Muhardi Muhardi Muhardi Muhardi Muhardi, Muhardi Mulya Rispani Mustopa Husein Lubis Mutiara Sari, Ria Naima Belarbi Naima Belarbi Naohiro Hohashi Nella Sari Nella Sari Nico Chandra Nopriadi Nopriadi Nopriadi Nopriadi Nopriadi Noratama Putri, Ramalia Novi Yona Sidratul Munti Nurhadi Nurhazimah Rafiah Octaria, Haryani Oktavia Dewi Ordila, Rian Perkasa, Reza Prihandoko, P Purnomo, Nopi Purwanti, Siti Putra Rahmaddeni Rahmaddeni Rahmaddeni Rahmaddeni Rahmalisa, Uci Rahman, Rudi Ramalia Noratama Putri Refni Wahyuni Renaldi, Reno Reza Perkasa Rian Ordila Rian Ordila Riananda, Dimas Pristovani Richi Andrianto Rickyta, Aditya Rika Melyanti Rina Irawan Rina Irawan Rofiqoh, Ummi Rometdo Muzawi Roni Diandra Rudi Rahman Ruwahida, Dewi Rizani Ruwahida Sabna, Eka Sakroni Indra Gunawan Salsabila Rabbani Saputra, Haris Tri Sara Herlina Sarjon Defit Sentana, Jeri Trio Siti Aisyah Siti Aisyah Siti Purwanti Sugiati Suherman Sohor Suherman Suherman Suriandi Suriandi Susanti Susanti Susi Oustria Simamora Susilo, Jenli Syamsul Arifin Ulfa Aprilia Urfi Utami Utami, Urfi Vindi Fitria Winda Herrianti Manullang Winda Sari Wulan Sari Yesica Devis Yuhandri Yuhandri, Yuhandri Yulanda Yulanda Yulanda Yulanda, Yulanda YULISMAN Yulisman, Yulisman Yunior Fernando Zufari, Faisal Zufi Pratama Noviardi Zupri Henra Hartomi