Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
13.746
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 EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika METIK JURNAL Jurnal Mantik Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi 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 Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Jurnal Mandiri IT Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Jurnal Algoritma Edu Society: Jurnal Pendidikan, Ilmu Sosial dan Pengabdian Kepada Masyarakat SENTRI: Jurnal Riset Ilmiah Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer International Journal of Science and Environment SmartComp 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
Department Of Computer Science, Faculty Of Science And Technology State Islamic University Of North Sumatera
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry 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 : 125 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 125 Documents
Search

 6   7   8   9   10 
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
Klasifikasi Teks Komentar Pengguna Aplikasi Access By Kai di Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes Fahrul Afandi; Kurniawan, Rakhmat
Bulletin of Computer Science Research Vol. 5 No. 4 (2025): June 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bulletincsr.v5i4.575

Abstract

The advancement of information technology has influenced various aspects of life, including transportation. The Access by KAI application provides digital train ticket booking services. With millions of users, analyzing the level of satisfaction through reviews on the Google Play Store is important to improve service quality. This study aims to classify user reviews using the Naïve Bayes algorithm to determine the level of satisfaction, group reviews based on certain categories, and evaluate the accuracy of the classification results. The study uses the Naive Bayes method to classify text where review data collection is carried out first through a scraping process from the Google Play Store with a total of 1000 reviews. Data is analyzed through pre-processing stages such as cleaning, case folding, tokenization, normalization, stopwords, steamming and sentiment labeling using InSetLexicon. Furthermore, reviews are grouped by category using the K-Means clustering method to group data into three categories, namely Features, Services, and Systems, to improve classification accuracy followed by classification using Naïve Bayes. Evaluation is carried out using a confusion matrix to measure accuracy, precision, recall, and F1-score. The classification results show that in the Feature category, precision is 79%, recall 99%, and F1-score 88%. In the Service category, precision reaches 100%, recall 56%, and F1-score 72%. For the System category, precision is 94%, recall 68%, and F1-score 79%. Overall, the model achieves an accuracy of 83%. The benefits of this study are to provide a deep understanding of user needs and become a reference for developers to improve the Access by KAI application service.
The Implementation of Digital Image Steganography in Identifying the Originality of Digital Certificates Using the Least Significant Bit (LSB) Method Kurniawan R, Rakhmat; Sriani; Ibsan, Muhammad Hanafi
Bahasa Indonesia Vol 15 No 02 (2023): Instal : Jurnal Komputer Periode (Juli-Desember)
Publisher : Cattleya Darmaya Fortuna

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54209/jurnalkomputer.v15i02.130

Abstract

Technological developments mean that data and information are presented in digital form, such as the use of digital certificates. Digital certificates are widely used by agencies that hold online seminars or training, so seminar participants will be given digital certificates. The large number of uses of digital certificates can influence the misuse of these certificates by counterfeiting digital certificates, so it is necessary to secure digital certificate data using steganography. Steganography is not only used to hide information, but also to protect copyright and the authenticity of an image. The hidden secret data is in the form of images, audio, text or video. The image steganography process is carried out using the Least Significant Bit (LSB) method. LSB works by replacing the original image bits with information bits that will be hidden. LSB is a method that can be applied in cases of identifying the authenticity of digital certificates because the image of a digital certificate that has undergone steganography does not change much of the original image and cannot even be distinguished by the naked eye. However, LSB cannot be used on jpg format data, this is because LSB is unable to extract messages that have been inserted into digital certificate images in jpg format.
Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Usaha Mikro Menggunakan Metode AHP dan SAW Berbasis Web Harahap, Nita Maharani; Kurniawan R, Rakhmat; Sinaga, Imam Adlin
JISTech (Journal of Islamic Science and Technology) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : UIN Sumatera Utara Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30829/jistech.v10i1.24159

Abstract

Peran masyarakat dalam pembangunan nasional, khususnya dalam pembangunan ekonomi, adalah Usaha Mikro, Kecil dan Menengah (UMKM). UMKM juga terbukti menyerap tenaga, dengan banyaknya pekerja yang terserap, sektor UMKM mampu meningkatkan pendapatan masyarakat. Pemerintah Kabupaten Padang Lawas Utara sudah sejak lama menggalakkan bantuan dana untuk pelaku UMKM khususnya usaha mikro agar terus berkembang, dan berinovasi. Akan tetapi, pemerintah mengalami beberapa kendala untuk mementukan prioritas usaha mikro yang memang layak untuk mendapatkan bantuan. Dalam menentukan prioritas usaha mikro yang layak mendapatkan bantuan pemerintah Kabupaten Padang Lawas Utara masih dilakukan secara manual dengan melakukan pemilihan secara acak usaha mana yang akan diberi bantuan.  Dengan cara tersebut, dana bantuan yang diberikan tidak tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk  membantu pemerintah Kabupaten Padang Lawas Utara dengan membangun sebuah sistem yang dapat memudahkan tim penyeleksi dalam menentukan prioritas pemberian bantuan untuk usaha mikro berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Penelitian ini menggunakan metode R&D (Reach and Developmenth) yang digunakan untuk menghasilkan produk tertentu, dan menguji keefektifan produk. Untuk melakukan analisis dan perencanaan sistem yang menyeluruh, diperlukan pemodelan sistem terdiri dari Use Case Diagram, Activity Sequence Diagram dan Class Diagram. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan kombinasi dari metode AHP dan SAW. Sistem ini memiliki beberapa fitur, diantarnya fitur kamera yang memungkinkan untuk melakukan perankingan terhadap usaha mikro yang layak untuk mendapatkan bantuan.
Clustering pada Sistem Informasi Pengaduan Masyarakat Fitur Geolokasi untuk Penanganan Kasus Kriminal Syarifudin, Zaini; Rakhmat Kurniawan R; Triase, Triase
METIK JURNAL (AKREDITASI SINTA 3) Vol. 9 No. 1 (2025): METIK Jurnal
Publisher : LPPM Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47002/metik.v9i1.1035

Abstract

The increasing crime rate in Medan City required structured handling and analysis efforts to prevent and reduce crime. This study aimed to group areas in Medan City based on crime rates using the K-Means Clustering algorithm. The data used were obtained from the Medan Police in 2021, covering various types of crimes in 14 sub-districts. The method applied was K-Means Clustering with 3 clusters to group areas based on crime rates, with the geolocation feature in the analysis system enhancing the accuracy of grouping and identifying crime patterns. The clustering process was carried out through two iterations, where the second iteration showed a more optimal ratio (0.0894) compared to the first iteration (0.0799). The analysis results showed the formation of three groups of areas, namely: the first cluster (high crime rate) included the Criminal Investigation area, the second cluster (moderate crime rate) covered 8 sub-districts, and the third cluster (low crime rate) consisted of 5 sub-districts. The results of this grouping could be used by Polrestabes Medan as a reference for allocating security resources and developing crime prevention strategies tailored to the characteristics of each region. This study proved that the K-Means algorithm was effective in analyzing and grouping regions based on crime rates.
Sistem Informasi Inventory Barang Pada CV. Delta Power Listrindo Menggunakan Metode Buffer Stock dan Reorder Point (ROP) Bisri, Cholil; Kurniawan, Rakhmat
SMARTICS Journal Vol 11 No 1 (2025): SMARTICS Journal (April 2025)
Publisher : Universitas PGRI Kanjuruhan Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21067/smartics.v11i1.11886

Abstract

The inventory information system is a system that is very necessary and must be owned by a business agency and company. This system uses the buffer stock and reorder point (ROP) method which functions to predict the stock of goods and the amount of reordering goods. The information system used is a website that functions to improve the efficiency and effectiveness of stock management to improve accuracy and save operational costs in the company. CV. Delta Power Listrindo is a company engaged in the production and provision of electrical products both in industry and housing. This can make it easier for an agency and company to manage stock. The system also contains data on incoming goods reports, outgoing goods and data on goods submission reports that can be printed and used for backup data that can be stored by the company. Therefore, with this system, the company is expected to be able to reduce the risk of shortages or excess stock and improve the quality and quantity of service to customers and minimize errors.
Penerapan Naive Bayes Classifier untuk Prediksi Kelayakan Penerima Bantuan Program Indonesia Pintar (PIP) Hidayat, Zulfy; Kurniawan. R, Rakhmat
EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi Vol 15, No 1 (2025): June
Publisher : Universitas Bandar Lampung (UBL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36448/expert.v15i1.4326

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh ketidaktepatan dalam proses seleksi manual penerima bantuan Program Indonesia Pintar (PIP) di MTs Al-Hasanah, yang belum berbasis data objektif sehingga berpotensi menyalurkan bantuan tidak tepat sasaran. Berdasarkan masalah tersebut, rumusan penelitian ini adalah bagaimana penerapan algoritma Naïve Bayes dalam meramalkan kelayakan siswa sebagai penerima bantuan PIP, serta seberapa akurat metode ini dalam proses prediksi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun model klasifikasi berbasis Naïve Bayes yang mampu memprediksi kelayakan siswa penerima bantuan berdasarkan atribut seperti status keluarga, kepemilikan KIP, jumlah tanggungan, dan penghasilan orang tua. Model dikembangkan menggunakan pendekatan data mining dengan algoritma Naïve Bayes pada platform Google Colab, dengan preprocessing menggunakan teknik Label Encoding dan pembagian data dengan rasio 80:20, menghasilkan 84 data latih dan 21 data uji. Hasil evaluasi menunjukkan nilai akurasi, presisi, recall, dan F1-score sebesar 1.0 atau 100%. Kinerja sempurna ini menunjukkan keberhasilan model dalam mengklasifikasikan seluruh data uji secara tepat. Namun demikian, nilai metrik yang sangat tinggi juga mengindikasikan potensi overfitting, mengingat ukuran dataset yang terbatas dan homogenitas data yang digunakan. Oleh karena itu, generalisasi model terhadap data yang lebih luas belum dapat dipastikan. Penelitian ini bermanfaat dalam mendukung pengambilan keputusan berbasis data dalam distribusi bantuan PIP secara lebih objektif dan adil, serta menjadi kontribusi awal dalam pengembangan sistem berbasis kecerdasan buatan untuk sektor pendidikan.
Analisis Sentimen Komentar Terhadap Kebijakan Pemerintah Mengenai Tabungan Perumahan Rakyat (TAPERA) Pada Aplikasi X Menggunakan Metode Naïve Bayes Eva Darwisah Harahap; Kurniawan, Rakhmat
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 9 No. 1 : Tahun 2024
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sekarang ini masyarakat Indonesian telah di hebohkan dengan kebijakan terbaru pemerintah yaitu TAPERA, awal pembentukan tapera yaitu 15 februari 1993 sebelum namanya yang saat ini tapera dulu di kenal dengan nama Badan Pertimbangan Tabungan Perumahan Pegawai Negeri Sipil (BAPERTARUM-PNS), dan melalui pengumuman resmi di berbagai media pada tanggal 24 maret 2018 BAPERTARUM-PNS[1] pada kasus ini algoritma naïve bayes adalah metode yang di gunakan untuk melakukan klasifikasi pada penelitian ini, karena metode ini dapat mengelompokkan komentar komentar yang bersifat positif dan negatif, implementasi sistem menggunakan bahasa pemrograman python dengan menggunaka google collab, kesimpulan dari hasil penelitian ini menerangkan bahwasanya metode naïve bayes berhasil di terapkan pada pengelompokan kalimat positif dan negatif dengan mendapatkan hasil akurasi pada matriks yang behasil di jalankan pada sistem yang telah di buat
Analisis Sentimen Komentar Terhadap Kebijakan Pemerintah Mengenai Tabungan Perumahan Rakyat (TAPERA) Pada Aplikasi X Menggunakan Metode Naïve Bayes Eva Darwisah Harahap; Kurniawan, Rakhmat
Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Vol 9 No. 1 : Tahun 2024
Publisher : LPPM UNIKA Santo Thomas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Sekarang ini masyarakat Indonesian telah di hebohkan dengan kebijakan terbaru pemerintah yaitu TAPERA, awal pembentukan tapera yaitu 15 februari 1993 sebelum namanya yang saat ini tapera dulu di kenal dengan nama Badan Pertimbangan Tabungan Perumahan Pegawai Negeri Sipil (BAPERTARUM-PNS), dan melalui pengumuman resmi di berbagai media pada tanggal 24 maret 2018 BAPERTARUM-PNS[1] pada kasus ini algoritma naïve bayes adalah metode yang di gunakan untuk melakukan klasifikasi pada penelitian ini, karena metode ini dapat mengelompokkan komentar komentar yang bersifat positif dan negatif, implementasi sistem menggunakan bahasa pemrograman python dengan menggunaka google collab, kesimpulan dari hasil penelitian ini menerangkan bahwasanya metode naïve bayes berhasil di terapkan pada pengelompokan kalimat positif dan negatif dengan mendapatkan hasil akurasi pada matriks yang behasil di jalankan pada sistem yang telah di buat
Co-Authors Abdul Halim Hasugian Agung Firmansyah Ahmad Fauzi Ahmad Taufik Al Afkari Siahaan Aidil Halim Aidil Halim Lubis Aidil Halim Lubis Aidil Halim Lubis Alhafiz, Akhyar Alwy Azyari 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 Dwisyahputra, Achmad Adbillah Eva Darwisah Harahap Fadiga, Muhammad 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 Zaki Husein Nst Ivan Prayuda Julianti, Miranda Jusli, Dara Taqa Assajidah Kesuma Dwi Ningtyas Khairin Nadia Khairunissabina, Khairunissabina Khoiriah, Miftahul Lubis, Fahrian Zibran Lubis, Farhan Rusdy Asyhary M. Teguh wijaya Masdaliva, Fita Maulana, Fahmi Meilina, Indah Mey Hendra Putra Sirait Mhd Furqan Mhd Furqan Mhd. Furqan Furqan Mhd.Furqan Muhammad Abi Muzaki Muhammad Fahri, Muhammad Muhammad Ikhsan Muhammad Siddik Hasibuan 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 Putri Hanifah Putri, Raissa Ramanda Qasthari, Mohd. Wildan Rafli Bima Sakti Ramadhan, Alfan Ramadhan, Nuzul Ramadhan, Rio Fadli Ramadhan, Rizky Syahrul Ratna Dewi, Sri Reza Muhammad Rifansyah, Mhd. Roji Rifqi Alwanu Akmal Rina Filia Sari Rini Halila Nasution Rizki Ananda Putra Fajar 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 Sriani, S Stephani Silalahi Suhardi Suhardi Suhardi Suhardi, Suhardi Syahira, Melani Alka Syahputra, Pii Syahputra, Zidhane Syarifudin, Zaini Tbn, Ahmad Fauza Anshori Triase Triase Triase Triase, Triase Wahyu Kurniawan wijaya, M. Teguh Wini Istya Sari Lubis Yahya, Arfigo YENI SAFITRI Yudha, Muhammad Yudha Pratama Zahron, Almeranda Haryaveda Nurul