Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
23.96
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK INFORMATIKA JURNAL SISTEM INFORMASI BISNIS Voteteknika (Vocational Teknik Elektronika dan Informatika) Elektron Jurnal Ilmiah Jurnal Sains dan Teknologi Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Telematika Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Prosiding Semnastek JUITA : Jurnal Informatika Jurnas Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Khazanah Informatika: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Riau Journal of Computer Science JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) International Journal of Artificial Intelligence Research RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi Information System for Educators and Professionals : Journal of Information System Jurnal Penelitian Pendidikan IPA (JPPIPA) Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Rang Teknik Journal Sebatik ILKOM Jurnal Ilmiah MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer Journal of Information Technology and Computer Engineering Jambura Journal of Informatics ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer bit-Tech International Journal of Informatics and Computation Dinasti International Journal of Education Management and Social Science Systematics Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (SIMIKA) Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi Jurnal Informasi dan Teknologi Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis Journal of Robotics and Control (JRC) Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Ilmiah Manajemen Kesatuan Dinasti International Journal of Digital Business Management Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika Jurnal Perangkat Lunak Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) SPEKTA (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat : Teknologi dan Aplikasi) Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Journal of Applied Data Sciences Jurnal Computer Science and Information Technology (CoSciTech) Journal of Applied Computer Science and Technology (JACOST) Jurnal Manajemen Sains Journal of Computer Scine and Information Technology Bulletin of Computer Science Research Jurnal Penelitian Inovatif Jurnal Ipteks Terapan : research of applied science and education Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang Jurnal Komtekinfo Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi INFORMATION SYSTEM FOR EDUCATORS AND PROFESSIONALS : Journal of Information System Jurnal Administrasi Sosial dan Humaniora (JASIORA) Innovative: Journal Of Social Science Research e-Jurnal Apresiasi Ekonomi Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis SATIN - Sains dan Teknologi Informasi RJOCS (Riau Journal of Computer Science) SmartComp Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) JR : Jurnal Responsive Teknik Informatika Jurnal Responsive Teknik Informatika Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Lontar Komputer: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Journal of Soft Computing Exploration
Sarjon Defit
Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy 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 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 : 256 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 256 Documents
Search

 14   15   16   17   18 
Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Penerima Beasiswa Program Indonesia Pintar Tesa Vausia Sandiva; Defit, Sarjon; Nurcahyo, Gunadi Widi
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.582

Abstract

Pendidikan merupakan fondasi utama dalam pengembangan sumber daya manusia dan berperan penting dalam meningkatkan kualitas hidup. Namun, hambatan finansial sering kali menjadi penghalang bagi banyak keluarga kurang mampu untuk melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi. Program Indonesia Pintar (PIP) adalah inisiatif pemerintah Indonesia yang dirancang untuk memberikan bantuan keuangan kepada siswa yang memenuhi kriteria tertentu, sehingga mereka dapat melanjutkan pendidikan tanpa kendala ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi penerima beasiswa PIP dengan menggunakan Algoritma C4.5, yang telah terbukti efektif dalam menangani masalah klasifikasi. Penelitian ini menggunakan 50 data siswa, yang diperoleh dari Sistem Dapodik Sekolah Dasar. Data ini dianalisis untuk menemukan pola-pola yang relevan dalam menentukan kelayakan penerima beasiswa, yang kemudian digunakan untuk membangun model prediksi. Pola utama yang ditemukan menunjukkan bahwa status siswa sebagai penerima Kartu Indonesia Pintar (KIP) sangat menentukan prediksi model C4.5 siswa penerima KIP cenderung diprediksi menerima beasiswa PIP. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi yang dihasilkan memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi, yaitu sebesar 96.00%. Selain itu, precision dan recall untuk kategori penerima beasiswa masing-masing mencapai 95.65%, sementara precision dan recall untuk kategori bukan penerima beasiswa tercatat sebesar 96.30%. Temuan ini menunjukkan bahwa model prediksi berbasis Algoritma C4.5 dapat berfungsi sebagai metode yang dapat diandalkan untuk mendukung pengambilan keputusan di sektor pendidikan, serta memiliki potensi untuk diterapkan dalam berbagai konteks yang memerlukan prediksi berbasis data yang akurat. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memberikan kontribusi signifikan terhadap pengembangan ilmu pengetahuan, tetapi juga memiliki dampak nyata dalam upaya pemerataan pendidikan di Indonesia.
Penerapan Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Penjualan Barang Jufri, Fikri Ramadhan; Defit, Sarjon; Nurcahyo, Gunadi Widi
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.583

Abstract

Data mining yaitu proses pengumpulan informasi yang bermanfaat dari suatu data yang diolah sehingga dapat menghasilkan informasi yang berguna bagi perusahaan. Algoritma Apriori merupakan algoritma dalam data mining yang digunakan untuk menemukan asosiasi atau hubungan antara item dalam kumpulan data transaksi. Algoritma ini memfokuskan pada penemuan aturan asosiasi, yang menyatakan bahwa jika sebuah kelompok item tertentu muncul dalam transaksi, maka item lainnya juga cenderung muncul dalam transaksi yang sama. Algoritma Apriori bekerja dengan cara mengidentifikasi item-item yang sering muncul bersama (itemset) dalam transaksi dan kemudian membangun aturan asosiasi berdasarkan itemset ini. Market basket analysis atau analisis keranjang belanja merupakan sebuah analisis terhadap perilaku pelanggan dalam melakukan kegiatan transaksi jual beli. Analisis keranjang belanja menghasilkan temuan asosiasi atau keterhubungan satu barang dengan barang lainnya, dimana barang-barang tersebut berada dalam satu keranjang pelanggan. Tujuan penelitian ini untuk menentukan pola penjualan pada Aciak mart, dengan menerapkan algoritma apriori dapat mengetahui barang-barang mana saja yang dibeli persamaan oleh pelanggan Aciak mart dengan nilai minimum support sebesar 6% dan nilai minimum confidence sebesar 15% yang menjadi acuan. Hasil aturan asosiasi yang didapat adalah Jika membeli AQUA 600ML maka juga membeli SAMPOERNA MILD 16 dengan nilai support sebesar 10,00 % dan nilai confidence sebesar 15,15 %, Jika membeli SAMPOERNA MILD 16 maka juga membeli SURYA 16 dengan nilai support sebesar 10,00 % dan nilai confidence sebesar 35,71 %, Jika membeli SAMPOERNA MILD 16 maka juga membeli FOODRTD GOLDA DOLCE LATTE 200 ML dengan nilai support sebesar 8,00 % dan nilai confidence sebesar 28,57 %. Berdasarkan hasil pembahasan dapat disimpulkan algoritma apriori dapat menentukan barang mana saja yang dibeli secara bersamaan oleh pelanggan dengan nilai confidence tertinggi sebesar 35,71 % untuk pembelian SAMPOERNA MILD 16 dan SURYA 16. Kata kunci: Data mining, algoritma apriori, market basket analysis, nilai minimum support, nilai minimum confidence
Penerapan Algoritma TOPSIS pada Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Pemilihan Jurusan Irsyad, As'Ary Sahlul; Defit, Sarjon; Ramadhanu, Agung
Jurnal KomtekInfo Vol. 11 No. 4 (2024): Komtekinfo
Publisher : Universitas Putra Indonesia YPTK Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35134/komtekinfo.v11i4.585

Abstract

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu jenis sistem informasi yang dirancang khusus untuk mendukung manajemen dalam proses pengambilan keputusan yang terkait dengan masalah yang bersifat semi-terstruktur, dengan tetap mempertahankan peran pengambil keputusan dalam melakukan pengambilan keputusan. Salah satu metode dalam SPK adalah metode TOPSIS. Kemajuan teknologi telah meningkatkan kemampuan guru dan siswa untuk menggunakannya secara efektif, memungkinkan mereka untuk memahami pentingnya, manfaat, dan batasan-batasan legalitas. Upaya peningkatan mutu pendidikan di Indonesia senantiasa mendapat perhatian dari berbagai pihak. Perlu adanya penanganan khusus untuk meningkatkan pendidikan tersebut. Salah satu cara untuk meningkatkan pendidikan Indonesia adalah pemilihan jurusan yang tepat Penelitian ini bertujuan untuk alat bantu pendukung Keputusan pemilihan jurusan ini diharapkan dapat memberikan perhitungan yang tepat bagi siswa, sehingga Metode pendukung keputusan pemilihan jurusan ini diharapkan dapat menawarkan solusi yang tepat bagi siswa. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma TOPSIS yang dapat membantu siswa Sekolah Menengah Atas untuk pengambilan Keputusan dalam pemilihan jurusan. Dataset yang diolah dalam penelitian ini bersumber dari SMAN 1 Tanjung Tiram. Hasil penelitian ini dapat mengidentifikasi dan memberikan rekomendasi penentuan pemilihan jurusan kepada siswa yang akan menjadi bakal calon mahasiswa baru. Hasil perhitungan dengan Metode TOPSIS dengan data set terdiri dari 70 siswa dan 10 kriteria yang diuji, rekomendasi pemilihan jurusan yaitu dengan bobot tertinggi 0,619 dan paling terendah yaitu 0,221. Hasil data pengujian dengan membandingkan data awal dan data hasil sistem di peroleh tingkat keakuratan 71,42% . Dengan angka tersebut maka dapat dikatakan bahwa sistem ini cukup layak untuk digunakan di dalam lembaga, karena bagaimana pun juga sistem ini hanya sebagai pendukung keputusan suatu permasalahan dan pilihan tetap akan berada pada siswa tersebut.
Deep Learning Based Technical Classification of Badminton Pose with Convolutional Neural Networks Tukino, Tukino; Pratiwi, Mutiana; Defit, Sarjon
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 16, No 1 (2024)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v16i1.1951.76-86

Abstract

This research aims to identify and categorize badminton strategies using a Convolutional Neural Network (CNN) model combined with BlazePose architecture and Mediapipe Pose Solution tools, yielding understandable and practical results. The challenge of finding the best mobility strategy for badminton serves as the primary motivation for this study. The research employs an image recognition and supervised learning approach to classify poses in badminton training videos. The training data comprises various photos and images representing different badminton techniques, such as Service Technique and Smash Technique. After data processing, the CNN model is trained using the training data to identify and classify poses in badminton training videos. Testing is conducted using test data, and classification accuracy is evaluated using the CNN method. The results show that the CNN model implemented alongside BlazePose and Mediapipe Pose Solution achieves significant classification accuracy, ranging from 80% to 90%. Thus, this research presents an effective and practical method for classifying badminton strategies based on poses in training videos.
Enhancing Accuracy by Using Boosting and Stacking Techniques on the Random Forest Algorithm on Data from Social Media X Putra, Teri Ade; Ariandi, Vicky; Defit, Sarjon
ILKOM Jurnal Ilmiah Vol 16, No 2 (2024)
Publisher : Prodi Teknik Informatika FIK Universitas Muslim Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33096/ilkom.v16i2.2058.184-189

Abstract

Online loans (commonly referred to as Pinjol) have become a widespread phenomenon in Indonesia, both in legal and illegal forms. It is undeniable that this is in line with the rapid development and innovation of technology. Pinjol cannot be separated from public comments, both positive and negative, on social media X. The study examined the communication patterns of Indonesian people using a sentiment analysis approach. The research utilized the Random Forest algorithm to perform sentient analysis. This algorithm combined the output of several decision trees to achieve a more accurate result. In addition to using a random forest algorithm, this study also made improvements by using stacking and boosting. The results of this study indicated that the highest accuracy of 86% was obtained by the SMOTE+RF+Adaboost (Boosting) model. In contrast, the lowest accuracy  of 60% was obtained in the RF+Adaboost model with a stacking technique.
Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Profile Matching untuk Menentukan Mahasiswa Berprestasi (Studi Kasus di Poltekkes Kemenkes Padang) Kamelia Sari, Rima; Defit, Sardjon; Widi Nurcahyo, Gunadi
RJOCS (Riau Journal of Computer Science) Vol. 9 No. 2 (2023): RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjocs.v9i2.1778

Abstract

The Health Polytechnic of the Ministry of Health of Padang annually conducts selection activities for outstanding students. The process of selecting outstanding students at the Health Polytechnic of the Ministry of Health in Padang is still done manually, therefore to determine outstanding students it is necessary to design a computerized Decision Support System application using the Profile Matching method. With this designed system, it is hoped that it can help the Padang Ministry of Health Polytechnic to make decisions in determining outstanding students with predetermined criteria and values. The final score obtained from this study was 4.55 by Mutiara Mawaddah Anandri. So the results of the analysis are expected to be able to help the Health Polytechnic of the Padang Ministry of Health in determining outstanding students.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN SISWA PENERIMA DANA BSM DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP Riyadi, Slamet; Lidya, Leoni; Defit, Sarjon
RJOCS (Riau Journal of Computer Science) Vol. 7 No. 2 (2021): RJOCS (Riau Journal of Computer Science)
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pasir Pengaraian

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30606/rjocs.v7i2.1826

Abstract

Sistem Pendukung Keputusan dalam penentuan siswa yang menerima dana BSM membutuhkan beberapa kriteria yang dapat mewakili penilaian kriteria siswa yang lainnya dan diperlukan data yang akurat. Karena terbatasnya waktu dan kemampuan dalam melihat segala aspek keakuratan, sering menyebabkan terjadinya kesalahan dalam mengambil keputusan. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem untuk menentukan siswa yang menerima BSM dengan memperhatikan kriteria-kriteria aspek yang ada.Dengan mengimplementasikan metode Analytical Hierarchy Process (AHP)dan software Super Decisions,dapat dilakukan penilaian tingkat prioritas dari variabel-variabel yang diinginkan dengan membuat hirarki dari semua variabel yang ada. Membandingkan antaratiap-tiap kriteria dan diintegrasikan dengan penilaian kategori yang dibutuhkan, akan menghasilkan sebuah keputusan untuk penentuan siswa menerima BSM dari kriteria yang telah ditentukan dengan studi kasus di Dinas Pendidikan di Kota Pekanbaru Provinsi Riau. Dengan sistem pendukung keputusan yang dirancang ini diharapkan pihak Dinas Pendidikan dan sekolah dapat mengambil keputusan dalam menetukan siswa yang menerima BSM secara cepat, tepat dan akurat.
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Kartu Indonesia Pintar Kuliah Menggunakan Metode SAW Habdi, Habdi; Defit , Sarjon; Sumijan
JURNAL PERANGKAT LUNAK Vol 5 No 3 (2023): Jurnal Perangkat Lunak
Publisher : Indragiri Islamic University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32520/jupel.v5i3.2791

Abstract

Sistem Informasi Manajemen (SIM) sendiri adalah sebuah sistem formal dan informal yang menyajikan informasi mengenai sejarah, situasi saat ini, dan proyeksi masa depan melalui komunikasi lisan dan tulisan, terkait dengan berbagai operasi perusahaan dan lingkungan di sekitarnya. Selain itu, Sistem Penunjang Keputusan (Decision Support System) menjadi komponen penting dalam mendukung pengambilan keputusan untuk menyeleksi penerima beasiswa Kip Kuliah pengelola yayasan Universitas Dehasen Bengkulu memerlukan pendekatan yang lebih sistematis. tujuan penelitian untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan membantu yayasan dalam proses seleksi penerima beasiswa. mempertimbangkan kriteria-kriteria tertentu, sistem diharapkan memberikan rekomendasi yang lebih akurat, sehingga proses seleksi dapat berjalan. Manfaat dari penelitian ini membantu pengelola mengambil keputusan lebih tepat. Metode SAW terdiri dari penilaian atribut setiap alternatif dan direpresentasikan dalam matriks penilaian keputusan. Matriks digunakan untuk menentukan seluruh kriteria dan skor dari setiap alternatif. Metode SAW memerlukan normalisasi matriks keputusan (X) untuk dibandingkan dengan peringkat alternatif yang ada. Metode SAW atribut kriteria ke-untungan (benefit) dan kriteria biaya (cost), Perbedaan dari kedua kriteria ini adalah dalam pemilihan kriteria mengambil keputusan.Kesimpulannya, dengan adanya sistem pendukung keputusan ini diharapkan proses seleksi penerima beasiswa KIP-Kuliah di Universitas Dehasen Bengkulu dapat berjalan dengan lebih efisien dan menghasilkan keputusan yang lebih akurat.
Comparative Analysis of Classification Methods in Sentiment Analysis: The Impact of Feature Selection and Ensemble Techniques Optimization Defit, Sarjon; Windarto, Agus Perdana; Alkhairi, Putrama
Telematika Vol 17, No 1: February (2024)
Publisher : Universitas Amikom Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35671/telematika.v17i1.2824

Abstract

Optimizing classification methods (forward selection, backward elimination, and optimized selection) and ensemble techniques (AdaBoost and Bagging) are essential for accurate sentiment analysis, particularly in political contexts on social media. This research compares advanced classification models with standard ones (Decision Tree, Random Tree, Naive Bayes, Random Forest, K-NN, Neural Network, and Generalized Linear Model), analyzing 1,200 tweets from December 10-11, 2023, focusing on "Indonesia" and "capres." It encompasses 490 positive, 355 negative, and 353 neutral sentiments, reflecting diverse opinions on presidential candidates and political issues. The enhanced model achieves 96.37% accuracy, with the backward selection model reaching 100% accuracy for negative sentiments. The study suggests further exploration of hybrid feature selection and improved classifiers for high-stakes sentiment analysis. With forward feature selection and ensemble method, Naive Bayes stands out for classifying negative sentiments while maintaining high overall accuracy (96.37%).
Perancangan Expert System Diagnosa Anak Penderita Autisme dengan Metode Forward Chaining Pulungan, Akhiruddin; Wahyu, Fungki; Olivia, Ladyka Febby; Indhira, Sonia; Defit, Sarjon
Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Vol 9, No 1 (2024): Edisi Februari
Publisher : STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30645/jurasik.v9i1.755

Abstract

Autism disorder in a person is generally suffered from birth, lack of parental sensitivity and knowledge about this is the problem so that the disorder is not detected quickly. For some people who are unfamiliar with this, it is very difficult to find information about places that provide this service. Because the process takes too long, or there is insufficient socialization for parents who do not understand this disorder. With the problems that exist at the Sungai Penuh Special School, Disability Services and Inclusive Education, they are still diagnosed by relying on experts. The author created an expert system that can diagnose children with autism using the forward chaining method, namely by answering questions related to the symptoms of autistic disorders according to the symptoms felt. It is hoped that the Sungai Penuh Special School with Disability Services and Inclusive Education can be helped, and with this system the service will be faster and also help the performance of employees at the Sungai Penuh Special School with Disability Services and Inclusive Education
Co-Authors Abdul Azis Said Abuzar Gafari Adawiyah, Quratih Ade, Ade Puspita Sari Adek Putri Adi Gunawan Adi Gunawan, Adi Adyanata Lubis Aflili Sari Afriosa Syawitri Agus Perdana Windarto Agustin, Riris Ahmad Zaki Ahmad Zaki Ahmad Zamsuri, Ahmad AHMADI Akbar, Muhamad Rafi Akbar, Syifa Chairunnissa Deliva Ali Ikhwan Alkhairi, Putrama Alvi Dwi Wahyuni Am, Andri Nofiar Amran Sitohang Anam, M Khairul Andema, Henky Andri Nofiar Angga Putra Juledi Anisya Anisya Anthony Anggrawan Antoni Antoni Arda Yunianta ardialis Ariandi, Vicky Arif Budiman Arif Budiman Arika Juwita Z Asri Hidayad Ayunda, Afifah Trista Bastola, Ramesh Billy Hendrik Bob Subhan Riza Bosker Sinaga Boy Sandy Dwi Nugraha.H Breinda, Engla Brestina Gultom Bufra, Fanny Septiani Chairun Nas Cyntia Trimulia Daeng Saputra Perdana Dahria, Muhammad Daniel Theodorus Dayla May Cytry Defi Pebriyanti Dendi Ferdinal Deno Yulfa Ardian Deti Karmanita Devia Kartika Dhena Marichy Putri Dhio Saputra Dicky Novriansyah Dila, Rahmah Dinda Permata Sukma Dinul Akhiyar Dwi Utari Iswavigra Dwiki Aulia Fakhri Dwiprihatmo, Mohammad Reza Dzil Hidayati Efendi, Akmar Efendi, Muhamad Efrizoni, Lusiana Eka Praja Wiyata Mandala Eka Sofianti Elda, Yusma Elfiswandi, Elfiswandi eriwandi Eva Rianti Fadillah, Riszki Fadlul Hamdi Faisal Roza Faizal Riza Faizal Riza Fajrul Islami Fanny Septiani Bufra Fatimah, Noor Fauzan Azim Fauzana, Rahmi Fauzi Erwis Febi Nur Salisah Febri Aldi Febri Hadi Febrina, Yerri Kurnia Firdaus Firdaus Firdaus, Muhammad Bambang Firna Yenila Fitri Safnita Fitriani, Yetti Fristi Riandari Fuad El Khair Gaja, Rizqi Nusabbih Hidayatullah Ghea Paulina Suri Gunadi W Nurcahyo Gunadi Widi N. Gunadi Widi Nurcahyo Gunadi Widi Nurcahyo Gunadi Widi Nurcahyo, Gunadi Guslendra Habdi, Habdi Hadiyanto, Tegas Halifia Hendri Hamsir hamsir Handika, Yola Tri Haris Kurniawan Hartati, Yuli Hasmaynelis Fitri Haviluddin Haviluddin Hazlita, H Hendro Budiantoro Hengki Juliansa Henky Andema Hermanto Hidayad, Asri Honestya, Gabriela Huda, Ramzil Ika Melinia Sapitri Fitriyanti Ikhbal Salam, Riyan Indah Savitri Hidayat Indhira, Sonia INTAN NUR FITRIYANI Iqbal Afriyadi Ira Nia Sanita Irsyad, As'Ary Sahlul Irzal Arif Wisky Ismail Virgo Istianingsih, Nanik Iswandi Saputra Jefdy Kurniawan Jeri Wandana Juansen, Monsya Jufri, Fikri Ramadhan Jufriadif Na`am, Jufriadif Juledi, Angga Putra Julius Santony Junadhi Junadhi Junadhi, Junadhi Kamelia Sari, Rima Kareem, Shahab Wahhab Khairul Azmi Kurniawan, Jefdy Kurniawan, Mhd Hary Larissa Navia Rani, Larissa Lengga S. Sandy Leony Lidya Lidya, Leoni Lubis, Fitri Amelia Sari Lubis, Siti Sahara Lusiana Lusiana M Syahputra M. Ibnu Pati M. Iqbal Zuqron M. Syahputra Mardayatmi, Suci Mardian, Zurni Mardison Mardison Mardison Marfalino, Hari Meilinda Sari Meilinda Sari Melissa Triandini Menhard, Menhard Mhd Hary Kurniawan Miftahul Hasanah Miftahul Hasanah, Miftahul Mike Zaimy Monsya Juansen Muhammad Dahria Muhammad Habib Yuhandri MUHAMMAD TAJUDDIN Muhammad Tajuddin Muhammad, Abulwafa Muhammad, L. J. Mukhlis Santoso Mulyanda, Sandy Mutiana Pratiwi Nadya Alinda Rahmi Nandan Limakrisna Nanik Istianingsih Nori Sahrun Nori Sahrun, Nori Novi Yanti Nur Aini Nurcahyo, Gunadi Nurcahyo, Gunadi Widi Nurdin, Yogi K Nurhadi Nurhidayat Nursyahrina Okfalisa Okfalisa Okfalisa, - Okmarizal, Bisma Olivia, Ladyka Febby Pandu Pratama Putra, Pandu Pratama Pati, Muhammad Ibnu Pipin Refina Afindania Pulungan, Akhiruddin Purnomo, Nopi Putra, Akmal Darman Putra, Rahman Arief Putra, Ramdani Bayu Putra, Surya Dwi Putri, Adek Putri, Dhena Marichy Putri, Yozi Aulia Putut Wicaksono, Putut R Rahmiyanti Radillah, Teuku Rafika Sani Rafiska, Rian Rafki, Rafnelly Rahmad Aditiya Rahmad Rahmad Rahmadani Hidayat Rahman Arief Putra Rahmi Fauzana Rahmi, Nadya Alinda Rakhmad Pribowo Hariputra Ramadhan, Mukhlis Ramadhanu, Agung - Randy Permana Refina Afindania, Pipin Resnawita, R Retno Devita Rezki - Rezki Rusydi Rezti Deawinda Parinduri Rian Kurniawan Richi Andrianto Rico Anggara Rio Andika Malik Ritna Wahyuni Rizki Mubarak Roza Marmay Roza, Yesi Betriana Ruri Hartika Zain Rusdianto Roestam Rusdianto Roestam Rustam, Camila Sabil, Muhammad Said, Abdul Azis Saiful Nurarif Sandrawira Anggraini Sani, Rafikasani Sari, Imrah Sari, Laynita Selfi Melisa Septiano, Renil Setiawan, Adil Sharon Shaza Alturky Silfia Andin Sintia Sintia Siregar, Diffri Solihin Siregar, Fajri Marindra Siswahyudianto Sitanggang, Sahat Sonang Slamet Riyadi Sofika Enggari Sovia, Rini Sri Dewi Sri Dewi Sri Dewi, Apriandini Sri Rahmawati Suci Mardayatmi Suhefi Oktarian Sukardi Sulastri Sulastri Sumijan Sumijan Sumijan Sumijan Sumijan Sumijan Sumijan, S Surmayanti, Surmayanti Surya Dwi Putra Suryani, Vivi Susandri, Susandri Susriyanti, Susriyanti Syafri Arlis Syafrika Deni Rizki Syaljumairi, Raemon Syofneri, Nandel Tamaza, Muhammad Abyanda Teri Ade Putra Tesa Vausia Sandiva tukino, tukino Tukino, Tukino Veri, Jhon Veza, Okta Virgo, Ismail Vitriani, Vitriani Wahyu, Fungki Wanto, Anjar Wenni Afrodita Weri Sirait Y Yuhandri Yamin, Abdul Yamin Yemi, Leonardo Yerri Kurnia Febrina Yetti Fitriani Yogi K. Nurdin Yoni Aswan Yuda Irawan Yudha Aditya Fiandra Yuhandri Yuhandri, Yuhandri Yul Antonisfia Yulasmi Yuli Hartati Yulihartati, Sandra Yusma Elda Z Zulvitri Zakir, Supratman Zia Rahimi, Hadisha Zulharbi Zulharbi Zulvitri, Z