Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
15.986
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA SMARTICS Journal Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining IJIS - Indonesian Journal On Information System JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas JurTI (JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI) Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) ALGORITMA : JURNAL ILMU KOMPUTER DAN INFORMATIKA JISTech (Journal of Islamic Science and Technology) JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer Jurnal Dedikasi Pendidikan Jurnal Teknologi Terpadu EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika METIK JURNAL Jurnal Mantik Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi (SAINTEK) Zonasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Jatilima : Jurnal Multimedia Dan Teknologi Informasi Journal of Intelligent Decision Support System (IDSS) G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM RESEARCH (JOSH) Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) INFOKUM Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA Brahmana : Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan Journal of Computer Science, Information Technology and Telecommunication Engineering (JCoSITTE) Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing IJISTECH Journal La Multiapp Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Bulletin of Computer Science Research KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Instal : Jurnal Komputer Jurnal Info Sains : Informatika dan Sains Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Simpatik: Jurnal sistem Informasi dan Informatika Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Jurnal IPTEK Bagi Masyarakat Jurnal Mandiri IT Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Journal of Computer Science and Informatics Engineering Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Jurnal Algoritma Edu Society: Jurnal Pendidikan, Ilmu Sosial dan Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Komputer (JUKTISI) SENTRI: Jurnal Riset Ilmiah Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer SmartComp Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi VISA: Journal of Vision and Ideas Da'watuna: Journal of Communication and Islamic Broadcasting Future Academia : The Journal of Multidisciplinary Research on Scientific and Advanced The Indonesian Journal of Computer Science Teknologi : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi
Rakhmat Kurniawan R
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities 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 Dentistry 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 Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Veterinary Other

Published : 144 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 144 Documents
Search

 5   6   7   8   9 
SISTEM INFORMASI PREDIKSI HASIL PANEN KELAPA SAWIT BERDASARKAN DATA PRODUKSI TBS DENGAN MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EKSPONENTIAL SMOOTHING Asnawi, Azi; Kurniawan, Rakhmat
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 1 (2025): EDISI 23
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i1.5549

Abstract

Kelapa sawit merupakan komoditas strategis dalam perekonomian Indonesia, namun fluktuasi hasil panen akibat faktor internal dan eksternal sering menjadi tantangan dalam pengelolaan stok dan perencanaan produksi. Penelitian ini mengembangkan sistem informasi berbasis web untuk memprediksi hasil panen kelapa sawit di PTPN IV Bah Jambi dengan menerapkan metode Double Eksponential Smoothing(DES). Sistem dirancang menggunakan metode waterfall, bahasa pemograman PHP, dan basis data MySQL. Serta memanfaatkan data historis hasil panen selama 2019 – 2023. Metodologi melibatkan analisis data historis untuk menangkap pola musiman dan tren, dengan akurasi model dievaluasi menggunakan MAPE, MAD, MSE, dan RMSE. Hasil menunjukkan metode DES lebih akurat dengan nilai MAPE lebih rendah. Sistem ini mendukung prediksi hasil panen yang efektif, meningkatkan efisiensi operasional, dan memberikan kontribusi signifikan dalam pengelolaan produksi serta perencanaan stok.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM MENENTUKAN PELUANG MASUK SISWA KE UNIVERSITAS NEGERI Kurniawan, Wahyu; Kurniawan, Rakhmat
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 1 (2025): EDISI 23
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i1.5586

Abstract

Teknologi merupakan suatu metode ilmiah untuk mencapai tujuan praktis. Kemajuan teknologi berkembang sangat pesat saat ini. Saat ini teknologi merupakan suatu hal yang sangat penting dalam kehidupan manusia. Di mana teknologi dapat membantu dalam berbagai hal, seperti menyelesaikan suatu masalah. Dengan adanya teknologi, manusia dapat melakukan aktivitas secara efisien dan lebih mudah. ??Pesatnya perkembangan teknologi sistem informasi membuat banyak instansi memanfaatkan teknologi untuk mengelola data. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan atau menentukan mahasiswa yang berpeluang masuk ke perguruan tinggi negeri ternama ini. Metode yang digunakan untuk membagi data series ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kesamaan yang telah ditentukan sebelumnya adalah bentuk Clustering dengan menggunakan Algoritma K-Means Clustering. Penelitian ini menghasilkan suatu sistem yang dapat mengelompokkan mahasiswa yang berpeluang dan mahasiswa yang kurang berpeluang masuk ke perguruan tinggi negeri melalui jalur SNBP. Penulis berharap sistem informasi yang dibangun dapat memudahkan guru untuk mengetahui mahasiswa yang berpeluang masuk ke perguruan tinggi negeri dan juga memudahkan siswa untuk mengetahui apakah dirinya berpeluang masuk ke perguruan tinggi negeri atau tidak. Berdasarkan hasil perhitungan manual, jumlah mahasiswa yang berpeluang masuk sebanyak 86 mahasiswa dan mahasiswa yang tidak berpeluang masuk sebanyak 435 mahasiswa.
Application of the C4.5 Algorithm for Predicting Banana Chips Production Demand (Case Study at UD. Sinar Sejahtera Medan) M. Teguh wijaya; Rakhmat Kurniawan R
JURNAL TEKNOLOGI DAN OPEN SOURCE Vol. 7 No. 2 (2024): Jurnal Teknologi dan Open Source, December 2024
Publisher : Universitas Islam Kuantan Singingi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36378/jtos.v7i2.3975

Abstract

The rapid advancement of science and technology significantly impacts various aspects of life, including business operations. Technology plays a vital role in providing information and simplifying human tasks, addressing challenges faced by growing companies, particularly in managing sales fluctuations. Factors such as market competition, product quality, and consumer interest are critical for evaluating and improving sales strategies. UD. Sinar Sejahtera Medan, a food processing industry specializing in banana chips, faces challenges such as fluctuating raw material supply, impacting production and sales. To address this, a prediction system for raw material demand was developed, leveraging the C4.5 algorithm. The C4.5 algorithm was selected for its ability to generate decision trees from historical data, providing interpretable results and high accuracy in forecasting categorical outcomes. By analyzing past trends in raw material availability and usage, the algorithm predicts future supply needs, optimizing production planning and supporting sustainable business operations. This study's findings are expected to align with previous research, offering insights for better production and sales management.
Sentiment Analysis of Public Comments on Coldplay Concerts on Twitter Using the Naïve Bayes Method Dwisyahputra, Achmad Adbillah; Kurniawan, Rakhmat
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Vol. 6 No. 3 (2024): Articles Research Volume 6 Issue 3, July 2024
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/cnahpc.v6i3.4202

Abstract

Social media platform Twitter had become one of the most popular platforms for communication and information sharing. In the context of entertainment events such as music concerts, Twitter became a bustling place with various comments and opinions from the public regarding their experiences attending a concert. Many fans shared their experiences about Coldplay concerts on Twitter. These comments were highly varied and required a thorough understanding to interpret the overall public sentiment. Event organizers and Coldplay's band managers needed to understand public feelings about their concerts. This information was crucial for the evaluation and improvement of future events. Comments on Twitter were often brief and diverse, making manual data processing inefficient and necessitating automated tools to understand the sentiment within them. Sentiment analysis, or opinion mining, was the process used to understand, extract, and process text data automatically to gather information about the sentiment contained in opinion sentences. Research on sentiment analysis frequently focused on opinions that contained positive or negative sentiments. To classify these positive and negative sentiments, the Naive Bayes (NB) classification method was employed. The purpose of this study was to analyze the sentiment of public comments about Coldplay concerts on Twitter using the Naive Bayes method. The expected outcome was to provide insights into public sentiment towards Coldplay concerts, which would be valuable for event organizers and the band's managers in evaluating and improving future events.
Analisis Sentimen Terhadap Kinerja Program Walikota Medan pada Media Sosial X Menggunakan Support Vector Machine: Sentiment Analysis of The Performance of Medan Mayor Program on Social Media X Using Support Vector Machine Sari, Desliana; Kurniawan, Rakhmat
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 4 (2024): MALCOM October 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i4.1685

Abstract

Kepemimpinan adalah proses dan seni dalam menciptakan interaksi yang mempengaruhi para pengikut untuk mencapai tujuan yang telah ditetapkan. Kepemimpinan penting untuk menciptakan keteraturan dan kesesuaian antara pemimpin dan pengikutnya. Penelitian ini mengangkat tentang kinerja Walikota Medan yaitu bapak Muhammad Bobby Afif Nasution, S.E., M.M. Terdapat 5 program prioritas Walikota Medan yaitu Bidang Kesehatan, Penanganan Infrastruktur, Penanganan Banjir, Kebersihan, dan Pembenahan Kawasan Heritage sekaligus Pemberdayaan UMKM. Penerapan teknik Support Vector Machine (SVM) bertujuan untuk menemukan fungsi pemisah yang paling optimal di antara berbagai fungsi yang ada guna membedakan dua jenis objek. Analisis sentimen atau opinion mining adalah proses otomatis untuk memahami, mengekstrak, dan memproses data tekstual guna memperoleh informasi tentang sentimen yang terkandung dalam kalimat opini. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa SVM mampu mencapai tingkat akurasi yang sangat baik dalam mengolah data sentimen, sehingga dapat membantu mahasiswa dan penulis dalam menganalisis pandangan publik terhadap aplikasi ini. Analisis sentimen terhadap data pada aplikasi X mengenai kinerja program Walikota Medan dapat dilakukan menggunakan metode Support Vector Machine dengan accuracy 81 %, precission 84%, recall 90% dan f1-score 87%.
Analisis Sentimen pada Ulasan Aplikasi Sirekap di Google Play Menggunakan Algoritma Naive Bayes: Sentiment Analysis on Sirekap App Reviews on Google Play Using Naive Bayes Algorithm Hanafi, Muhammad Rizky; R, Rakhmat Kurniawan
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 4 (2024): MALCOM October 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i4.1693

Abstract

Seiring dengan perkembangan dan pemanfaatan teknologi baru, KPU membuat dan menggunakan aplikasi SIREKAP untuk membantu proses rekapitulasi suara secara berjenjang. Sistem Informasi Rekapitulasi Elektronik (SIREKAP) merupakan program komputer yang membantu proses penghitungan ulang hasil pemilu dan publikasi hasil pemilu. Sistem ini dibuat sesuai dengan Keputusan Komisi Pemilihan Umum Nomor 66 Tahun 2024. Untuk mendapatkan informasi mengenai ulasan aplikasi SIREKAP, data diambil dari Google Play (scraping).  Dalam investigasi ini, pelabelan sentimen dilakukan secara manual. Temuan menunjukkan bahwa sentimen terhadap aplikasi SIREKAP sebagian besar tidak menguntungkan (93,3%) dan positif (6,7%). Teknik Naive Bayes kemudian digunakan untuk memodelkan klasifikasi menggunakan data yang diberi label. Algoritma Naive Bayes memiliki accuracy rata-rata 90%, precision 98%, dan recall 81%, menurut data evaluasi. Konteks evaluasi pengguna untuk aplikasi SIREKAP dipahami melalui analisis visualisasi menggunakan wordcloud.
Peramalan Jumlah Permintaan Container Dengan Algoritma Regresi Linear Hsb, Khoiri Sutan; Kurniawan R, Rakhmat
Journal of Information System Research (JOSH) Vol 6 No 1 (2024): Oktober 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josh.v6i1.6047

Abstract

The rapid growth of the logistics industry demands effective management of containers as essential transportation tools. Unpredictable container demand can lead to either overstocking or understocking, which impacts operational efficiency. This study aims to forecast container demand using the simple linear regression algorithm. The data used is historical data from PT. Bintika Bangunnusa (BBN) from January 2022 to August 2024. The independent variable used in the model is the amount of goods exported from Indonesia. The results of the study indicate that the simple linear regression algorithm is capable of predicting container demand with a reasonable level of accuracy. The model evaluation, using Root Mean Square Error (RMSE), shows that this model can serve as a decision support tool in container stock planning. However, the study also finds that the forecasting accuracy could be improved by incorporating additional external variables into the model. This research provides significant contributions to logistics management, particularly in container demand forecasting, which can help optimize the company's operational capacity.
Analisis Sentimen Menggunakan Metode Naïve Bayes Tentang Program Mudik Gratis Pemerintah Kota Medan 2024 Nurwana Nazla Saragih; Rakhmat Kurniawan
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 10 No. 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v10i1.65930

Abstract

Pemerintah Kota Medan secara rutin mengadakan program mudik gratis bagi masyarakatnya, yang telah berlangsung selama tiga tahun berturut-turut (2022, 2023, dan 2024). Program ini mendapatkan respons beragam dari masyarakat, yang terekam melalui berbagai komentar di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap program mudik gratis tahun 2024 dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Data yang digunakan berupa 394 komentar dari akun Instagram resmi Wali Kota Medan, yang diklasifikasikan ke dalam tiga kategori sentimen positif, negatif, dan netral. Metode penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing (cleaning, case folding, tokenizing, filtering, stopword removal, stemming), serta penerapan algoritma Naïve Bayes dengan teknik TF-IDF sebagai fitur ekstraksi. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix untuk mengukur akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil analisis menunjukkan bahwa dari total 394 komentar, terdapat 110 komentar positif, 107 komentar negatif, dan 177 komentar netral. Model Naïve Bayes yang digunakan mencapai akurasi sebesar 51,667%. Meskipun model mampu mengklasifikasikan data dengan tingkat keakuratan sedang, terdapat kelemahan dalam mendeteksi sentimen negatif, yang tercermin dari rendahnya recall pada kelas negatif. Faktor-faktor seperti ketidakseimbangan kelas, pemilihan fitur, dan kualitas data menjadi aspek yang perlu ditingkatkan untuk meningkatkan kinerja model di masa mendatang.
Sistem Penyiraman Otomatis Berbasis IoT dengan Logika Fuzzy Sugeno untuk Pengendalian Kelembaban Tanah di Greenhouse Saragih, Khoirul Azmi; Kurniawan, Rakhmat
Jurnal Algoritma Vol 22 No 1 (2025): Jurnal Algoritma
Publisher : Institut Teknologi Garut

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33364/algoritma/v.22-1.2327

Abstract

Modern agriculture demands an efficient and adaptive irrigation system, especially in spinach (Amaranthus sp.) cultivation which requires optimal soil moisture for maximum growth. Manual watering is often inefficient and prone to irregularities. This study aims to design and implement an automatic watering system based on the Internet of Things (IoT) with the Fuzzy Sugeno method in a greenhouse. This system uses an ESP8266 microcontroller integrated with a soil moisture sensor, DHT11 temperature sensor, RTC module, and relay to control the water pump. In addition, an Android application was developed using MIT App Inventor connected to Firebase, allowing real-time monitoring and control of the system in three modes: manual, scheduling, and fuzzy-based automatic. The Fuzzy Sugeno method is used to determine the duration of watering adaptively based on temperature and soil moisture parameters. The test results show that this system is able to respond to changes in soil moisture with 90% accuracy and increase water use efficiency by 25% compared to the manual method. The implementation of this system is expected to increase water use efficiency and support automation in precision agriculture.
PENERAPAN ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK PREDIKSI PEJUALAN DAN PERSEDIAN PRODUK PADA TOKO FROZEN FOOD ANISA Amelia, Dara; R, Rakhmat Kurniawan
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 2 (2025): EDISI 24
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i2.5760

Abstract

Teknologi telah mengalami perubahan dan membawa perubahan dalam berbagai sektor terutama pada dunia usaha, teknologi dingunaan oleh pelaku usaha untuk mendukung dan mempermudah kegiatan operasional dan daya saing. Salah satu teknologi yang dingunakan untuk meningkatkan daya saing dan efesiensi operasional adalah machine learning. Toko frozen food anisa adalah toko UMKM kecil yang baru merintis jualan makanan beku, pemilik dihadapi tantangan dalam prediksi permintaan konsumen dan mengelola persedian barang. Dengan pengelolaan persedian barang yang masih manual menyebabkan kelebihan atau kekurangan stok barang, sehingga dilakukanlah prediksi dalam permintaan serta pengelolaan barang yang ada ditoko frozen food anisa untuk memastikan persedian produk dan mengurangi pemborosan. Pemilihan Mechine Learing Random Forest adalah karena kemampuannya dalam menagani data yang kompeks dan menghasilkan prediksi yang akurat, dengan memanfaatkan data penjualan historis algoritma ini dapat memperdiksi produk. Pengujian dilakukan menggunakan data penjualanan selama 6 bulan dan penginputtan data pada sistem  menggunakan 1 bulan terakhir  untuk melihat prediksi penjualanan pada bulan kedepannya dan mengetahui barang yang akan distok lebih awal. Hasil awal penggunaan algoritma random forest ini dapat meningkatkan akurasi prediksi  penjualan hingga 83% dibandingkan penggunaan metode  konvensional. Prediksi yang tepat dapat menjadikan pengelolaan persedian lebih efektif  mengurangi kelebihan dan kekurangn stok barang pada toko frozen food anisa
Co-Authors Abdul Halim Hasugian Adnan Buyung Nasution Agung Firmansyah Agung Pratama Ahmad Fauzi Ahmad Taufik Al Afkari Siahaan Aidil Halim Aidil Halim Lubis Aidil Halim Lubis Aidil Halim Lubis Alhafiz, Akhyar Alwy Azyari Harahap Amanda Zachra Harahap Amelia, Dara Andre Gusli Agus Riadi Armansyah Armansyah Armansyah Armansyah Arrafiq, Muhammad Sunni Asnawi, Azi Ayyina, Ayyina Nurhidayah Azhari, Fajar Bahari, Mhd Raja Doly Bayhaqi, Abdullah Bisri, Cholil Br Rambe, Indri Gusmita Dandi, Muhammad Khairil Dasopang, Buyung Satrio Dian Putri Kinanti Dimas Andrean Andrean Dwisyahputra, Achmad Adbillah Eva Darwisah Harahap Fadhlun Nazry Luthfy Fadiga, Muhammad Fahmi Maulana Fahrul Afandi Fakhriyah, Mardhiyah Fakhrizal, Fiqri Fatwa, Nursalimah Isnaina Fikri Aulia Habibie, Alief Fathul Haliem, Alexander Hanafi, Muhammad Rizky Harahap, Nita Maharani Harahap, Rina Syafiddini Harahap, Shopiah Henni Melisa Hidayat, Zulfy Hidayatullah, Catur HP, Kiki Iranda Hsb, Khoiri Sutan Ibsan, Muhammad Hanafi Ilham Rizki Ananda Ilka Zufria Imam Sodik Imam Zaki Husein Nst Indah Wahyuni, Utari Ivan Prayuda Julianti, Miranda Jusli, Dara Taqa Assajidah Kesuma Dwi Ningtyas Khairin Nadia Khairunissabina, Khairunissabina Khoiriah, Miftahul Krisdantoro, Rino Lubis, Fahrian Zibran Lubis, Farhan Rusdy Asyhary M Haziq Annabil M. Teguh wijaya Masdaliva, Fita Meilina, Indah Mey Hendra Putra Sirait Mhd Furqan Mhd Furqan Mhd. Furqan Furqan Mhd.Furqan Mohd. Wildan Qasthari Muhammad Abi Muzaki Muhammad Fahri, Muhammad Muhammad Ikhsan Muhammad Ikhsan Aji Muhammad Rizki Madani Muhammad Siddik Hasibuan Muhammad Sowban Adilla Nasution, Fitri Handayani Nasution, Raihan Hafiz Noor Azizah Novita Jambak, Indah Nur Aini, Sakina Nurjanah, Trya Nurwana Nazla Saragih Padang, Bermiko Kasah Pravda, Michellia Delphi Isfahan Prayoga, Dio Prayoga, Hafizh Putri Hanifah Putri, Raissa Ramanda Rafli Bima Sakti Rahmad Syuhada Rahmatsyah Ananta Putra Ginting Raissa Amanda Putri Ramadhan, Alfan Ramadhan, Nuzul Ramadhan, Rio Fadli Ramadhan, Rizky Syahrul Reza Muhammad Rifansyah, Mhd. Roji Rifqi Alwanu Akmal Rina Filia Sari Rina Syafiddini Harahap Rini Halila Nasution Ritonga, Larasati Rince Pratita Rizki Ananda Putra Fajar Rizky Barus Rizky Pratama Putra Rudi Riyandi Salsabillah, Ayna Sandira, Sri Delwis Saragih, Khoirul Azmi Saragih, Rafif Aprizki Sari, Desliana Sihombing, Rizki Andika Silva Ukhti Filla Silvi Joya Arditna Br Bukit Sinaga, Imam Adlin Sinaga, Muhammad Nabil Siregar, Muharram Soleh Siti Afifah Siregar Siti Ayu Hadisa Siti Nurul Aini, Siti Nurul Siti Sarah Harahap Siti Sumita Harahap Sri Marwah Badrin Sriani Sriani Sriani Stephani Silalahi Suhardi Suhardi Suhardi Suhardi, Suhardi Sultan Azka El Husein Lubis Syahira, Melani Alka Syahputra, Pii Syahputra, Zidhane Syarifudin, Zaini Tbn, Ahmad Fauza Anshori Tri Asyura Mashuri Triase Triase Triase Triase, Triase Wahyu Kurniawan Wini Istya Sari Lubis Yahya, Arfigo YENI SAFITRI Yudha, Muhammad Yudha Pratama Zahron, Almeranda Haryaveda Nurul