p-Index From 2021 - 2026
10.242
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan JOURNAL OF INFORMATICS AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING JMM (Jurnal Masyarakat Mandiri) JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Data Science: Journal of Computing and Applied Informatics JURNAL MUTIARA AKUNTANSI bit-Tech JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Ihsan: Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal of Computer Science, Information Technology and Telecommunication Engineering (JCoSITTE) Indonesian Journal of Education, Social Sciences and Research (IJESSR) Jurnal Fibonaci: Jurnal Pendidikan Matematika Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi INCODING: Journal of Informatics and Computer Science Engineering Proceeding International Seminar of Islamic Studies Bulletin of Information Technology (BIT) J-Intech (Journal of Information and Technology) Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Indonesia (JPPMI) sudo Jurnal Teknik Informatika Hello World Jurnal Pengabdian Masyarakat Gemilang (JPMG) Blend Sains Jurnal Teknik Wahana Factory Jurnal Industri, Manajemen dan Rekayasa Sistem Industri QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Jurnal Multidisiplin Teknologi dan Arsitektur Indonesian Journal of Education and Development Research Jurnal Ecotipe (Electronic, Control, Telecommunication, Information, and Power Engineering) Journal of Accounting Law Communication and Technology Journal of Citizen Research and Development Journal of Education Transportation and Business Al'Adzkiya International of Computer Science and Information Technology Journal
Claim Missing Document
Check
Articles

Implementation of a Stack Data Structure for Browsing History Management in the Form of a Chrome Web Browser Extension Fitra, Muhammad Rizki Andrian; Pratama, Ega; Al Kautsar, Muhammad Zidane; Harahap, Fatimah Asro; Ramadhani, Fanny
Indonesian Journal of Education and Development Research Vol 3, No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/ijedr.v3i1.4576

Abstract

Browsing history is a fundamental feature in modern browsers, yet its management remains inefficient in many implementations. This research develops a Chrome extension utilizing the Stack data structure, leveraging its Last In, First Out (LIFO) principle to store, search, delete, and open browsing history URLs efficiently. The system is designed with Chrome's API to monitor tab activities, store data locally, and provide an interactive user interface. The findings demonstrate that the stack-based approach is more efficient than conventional methods. The system also offers users straightforward features for managing history, including search and individual deletion capabilities.
IMPLEMENTASI PYTHON DALAM PENGOLAHAN DATA PRIBADI MAHASISWA ILMU KOMPUTER ANGKATAN 23 PADA UNIVERSITAS NEGERI MEDAN MENGGUNAKAN STRUKTUR DATA LINKED LIST Rizki Andrian Fitra, Muhammad; Afrrahman S. Effendi, Ali; Ramadhani, Fanny
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12164

Abstract

Kemajuan teknologi dalam dunia komputasi digital yang semakin terus berkembang efisiensi dalam pengelolaan data menjadi kebutuhan yang sangat penting, sehingga dibutuhkan sebuah struktur data yang tepat untuk proses dalam mengelola data berjalan dengan efisien seperti struktur data Linked list. Proses pengelolaan data mahasiswa sering kali menghadapi tantangan seperti keterbatasan fleksibilitas dalam struktur penyimpanan data dan kompleksitas dalam menambah, mencari, atau menghapus data. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengelolaan data berbasis GUI dengan memanfaatkan Linked list untuk menambah, mencari, dan menghapus data menjadi lebih mudah. Dengan metode pengujian sistem aplikasi GUI dengan menggunakan struktur data Linked list dalam pengelolaan data seperti fungsi tambah, cari, dan hapus data. Hasil uji sistem aplikasi pada penelitian ini menunjukkan bahwa implementasi struktur data Linked list memungkinkan untuk pengelolaan data yang lebih fleksibel dan efisien. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan sebuah wawasan bagi pengembang perangkat lunak yang ingin membangun sistem pengelolaan data yang aman, dan efisien.
IMPLEMENTASI ALGORITMA ANTRIAN PRIORITAS MENGGUNAKAN ARRAY DI PYTHON UNTUK SISTEM ANTRIAN LAYANAN DARURAT Evanthe, Hansel; Muslim Sinaga, Rizal; Putra Paskah Halawa, Sovantri; Audy Priscillia, Selfi; Ramadhani, Fanny
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12214

Abstract

Manajemen layanan darurat di rumah sakit sering menghadapi tantangan dalam mengelola antrean pasien secara efisien, terutama di Instalasi Gawat Darurat (IGD). Sistem antrian prioritas berbasis algoritma dan struktur data array di Python dikembangkan untuk meningkatkan efisiensi tersebut. Penelitian ini bertujuan merancang sistem berbasis array di phyton yang mampu mendistribusikan pasien sesuai tingkat urgensi menggunakan algoritma FIFO dan algoritma prioritas. Metode yang digunakan melibatkan pembuatan kelas dan antarmuka pengguna menggunakan pustaka Python Tkinter unuk membantu memasukkan pasien. Pengujian dilakukan melalui simulasi tiga skenario: pasien dengan prioritas acak, kedatangan pasien kritis berturut-turut, dan skala antrian besar. Hasil simulasi menunjukkan bahwa sistem mampu mengelola antrean dengan efisien, memberikan prioritas pada pasien kritis, dan menampilkan antrean real-time secara terstruktur. Namun, pada skenario skala besar, ditemukan jeda pemrosesan akibat tingginya beban data. Sistem ini dapat ditingkatkan dengan algoritma atau struktur data alternatif seperti heap atau tree untuk meningkatkan performa
IMPLEMENTASI LIBRARY PYTHON DEQUEUE PADA ANTRIAN BANK MENGGUNAKAN LOGIKA FIRST IN FIRST OUT Zulfahrizan, Atta; Alby Savana HSB, Muhammad; br.Hutagalung, Fhadillah; Ramadhani, Fanny
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12260

Abstract

Sistem antrian bank merupakan bagian penting dalam pelayanan kepada nasabah, namun seringkali menghadapi permasalahan seperti pembagian pelanggan yang tidak optimal dan tidak adanya estimasi waktu tunggu yang akurat. Kondisi ini menyebabkan waktu tunggu yang lama dan ketidakpuasan nasabah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem antrian berbasis algoritma First In First Out (FIFO) menggunakan library Python deque untuk meningkatkan efisiensi layanan nasabah. Metode yang digunakan meliputi perancangan dan implementasi algoritma FIFO dengan struktur data deque, pengujian sistem, serta pengembangan fitur pembagian antrian berdasarkan estimasi waktu layanan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan efisiensi administrasi, mengurangi kesalahan input data, dan memprioritaskan pelanggan berdasarkan waktu tunggu yang lebih singkat. Dengan demikian, sistem ini memberikan solusi yang efektif untuk pengelolaan antrian perbankan secara adil dan terstruktur
IMPLEMENTASI SEDERHANA APLIKASI BUKU TELEPON OFFLINE DENGAN MENGGUNAKAN SELECTION SORT DI PYTHON Fauzan, M Rosyid; Juliana Silalahi, Feby; Azima Lubis, Fauzan; Ramadhani, Fanny
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12361

Abstract

Di zaman digital sekarang,penggunaan buku telepon offline tetap memiliki peranan penting,terutama di daerah dengan akses internet yang terbatas.Namun, pengelolaan data dalam buku telepon seringkali menjadi tantangan, terutama saat jumlah entri meningkat.Penelitian ini memiliki tujuan untuk merancang dan mengimplementasikan aplikasi Buku Telepon yang dapat berfungsi secara offline dengan menggunakan bahasa pemrograman Python.Aplikasi kontak ini dirancang untuk menyimpan dan mengelola data pengguna secara efisien.Salah satu fitur utama yang dihadirkan dalam aplikasi ini ialah algoritma pengurutan Selection Sort, yang berfungsi untuk mengurutkan daftar kontak berdasarkan nama secara efektif.Metode pengembangan yang diadopsi adalah pendekatan berbasis objek, dengan memanfaatkan pustaka GUI Tkinter untuk menciptakan antarmuka pengguna.Aplikasi ini memberikan kemampuan kepada pengguna untuk menambah, mengedit,mengurutkan,mencari, dan menghapus data kontak, serta menampilkan daftar kontak yang telah diurutkan.Pengujian dilakukan untuk memastikan aplikasi berfungsi dengan baik dan efisiensi algoritma pengurutan yang diterapkan.Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini bekerja dengan baik dan dapat menyajikan data kontak secara cepat dan terorganisir.Dan pada penelitian ini,bisa diketahui bahwasannya metode selection sort bisa beroperasi sedikit lebih cepat dibandingkan dengan Insertion sort.Diharapkan aplikasi ini dapat memberikan kemudahan bagi pengguna dalam pengelolaan informasi kontak secara praktis tanpa memerlukan koneksi internet
ANALISIS KECEPATAN METODE PENYORTIRAN DAN PEMROSESAN YANG DITERAPKAN PADA PROGRAM KERANJANG BELANJA Prana Walidin, Adamsyach; Pebiana Putri, Fahra; Farezi, Nazwar; Khoiriah, Najwatul; Ramadhani, Fanny
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 1 (2025): JATI Vol. 9 No. 1
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i1.12407

Abstract

Kecepatan adalah salah satu aspek yang sangat diperlukan dalam teknologi saat ini. Kecepatan biasanya menjadi tolak ukur sebuah sistem atau perangkat, semakin cepat semakin baik. Efisiensi sebuah sistem atau perangkat ditentukan oleh kecepatan sistem itu sendiri ketika memproses atau mengolah data. Pada zaman yang mewajibkan tiap hal berjalan secara singkat dan praktis, diperlukan pengujian terhadap berbagai macam hal terutama pada bidang teknologi struktur data. Untuk mengetahui seberapa efisien teknik struktur data list dan dictionary maka dilakukan implementasi pada sebuah program keranjang belanja sederhana untuk membuktikan dan mendapatkan angka pasti dalam hal kecepatan. Dengan menggunakan metode eksperimental kuantitatif, program dikembangkan dalam bahasa python dengan GUI dari library tkinter dan modul penghitungan waktu dari library time. Diketahui bahwa penggunaan dan kombinasi list dan kamus pada program keranjang belanja relatif cepat dalam memproses data, dengan rentang waktu 0.00007 detik hingga 1.8 detik dalam memproses setiap variabel. Hal ini membuat list dan kamus relatif efisien dalam penggunaannya pada program shopping cart.
Implementasi Sistem Pengelolaan Pesanan Menu Restoran Berbasis Stack dan Queue Simbolon, Agata Putri Handayani; Sagala, Khairul Fahmi; Tanjung, Muhammad Raffi Akbar; Zai, Tri Sapta Warman; Ramadhani, Fanny
bit-Tech Vol. 7 No. 2 (2024): bit-Tech
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/bt.v7i2.1867

Abstract

Di industri restoran, memiliki sistem pengelolaan pesanan yang efisien sangat penting untuk meningkatkan kualitas layanan dan kepuasan pelanggan. Namun, sebagian besar restoran masih bergantung pada metode manual yang sering kali menyebabkan masalah, seperti antrian yang tidak teratur, kesalahan pencatatan, dan kesulitan dalam melacak riwayat pesanan, terutama pada volume pelanggan yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem pengelolaan pesanan yang berbasis struktur data stack dan queue. Sistem ini menggunakan metode FIFO pada queue untuk memastikan pesanan diproses secara berurutan sesuai urutan kedatangan, sementara stack berfungsi untuk menyimpan dan menampilkan riwayat pesanan yang sudah selesai diproses. Pengembangan sistem dilakukan dengan pendekatan waterfall yang meliputi analisis kebutuhan, desain sistem menggunakan diagram UML, implementasi dengan Python, dan pengujian sistem untuk memastikan semua fungsionalitas bekerja dengan baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini dapat mengelola alur pemesanan dengan lebih terorganisir, mempercepat proses layanan, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Selain itu, sistem ini memungkinkan staf restoran untuk dengan mudah mengakses riwayat pesanan yang sudah diproses. Secara keseluruhan, penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan struktur data stack dan queue menawarkan solusi yang efektif dan efisien dalam pengelolaan pesanan restoran. Penelitian lanjutan dapat fokus pada integrasi sistem dengan database eksternal untuk meningkatkan skalabilitas dan mendukung operasi restoran dengan lebih banyak pelanggan.
Implementation of AI in Student Health Risk Analysis: Case Study Using Random Forest and SVM Algorithms Daulay, Parhan; Ridho, Muhammad; Hidayat, Muhammad Ferdiansyah; Dewi, Sri; Ramadhani, Fanny
QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Vol 3, No 2 (2024): December 2024
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/qistina.v3i2.4160

Abstract

The health of students on campus is often threatened by stress and unhealthy living habits, such as poor sleep patterns or lack of physical activity. Students' health is important to their achievement and well-being. By using AI and machine learning algorithms such as Random Forest and Support Vector Machine (SVM), we can analyze health data more quickly and accurately. This helps detect problems early and provide timely assistance. Early identification of students who have the potential to experience health problems, so that timely intervention can be carried out. This research uses quantitative methods by collecting from various sources related to the use of AI and machine learning algorithms in analyzing student health at Medan State University. Data was collected through a survey at Medan State University, covering daily habits such as sleep patterns, physical activity and stress levels. With the results of this analysis, campuses can design health policies that are more effective and appropriate to student needs. It is hoped that this research can contribute to improving the health and well-being of students in the campus environment, as well as preventing more serious health problems in the future.
Analysis of Public Sentiment Regarding the Issue of Cancelling the Revision of the 2024 Regional Election Law with NLP Wardaniah, Sabina; Listia, Hijka; Wulandari, Siti; Ramadhani, Fanny; Dewi, Sri; Hasan, Afrizal
QISTINA: Jurnal Multidisiplin Indonesia Vol 3, No 2 (2024): December 2024
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/qistina.v3i2.4166

Abstract

The latest changes regarding the age requirements for regional head candidates in the 2024 Election by the Supreme Court have given rise to various responses from the public. This decision has become an important issue that is widely discussed on social media and mass media, where this decision has caused various reactions, both positive, negative and neutral. Sentiment analysis is important to determine public opinion on this decision. This study aims to analyze public sentiment on the Issue of Cancellation of the Revision of the 2024 Pilkada Law. This study uses the Natural Language Processing (NLP) method with the Naive Bayes algorithm. The data used is text data in the form of public opinion on the Issue of Cancellation of the Revision of the 2024 Pilkada Law collected via Twitter. This data is then processed using NLP techniques such as cleaning, tokenization, normalization, filtering and stemming. After that, public opinion on the Issue of Cancellation of the Revision of the 2024 Pilkada Law is classified into positive, negative and neutral sentiment categories. The results of the study showed that the results of the model performance evaluation using data testing produced an accuracy of 92%, so it can be concluded that this model is good enough for sentiment analysis. Accuracy shows that the model makes correct predictions on 92% of the total data, which is dominated by the neutral class.
Evaluasi Kinerja Algoritma Support Vector Machine (SVM) Dalam Analisis Sentimen Publik Terhadap Naturalisasi Timnas Indonesia di Twitter Lubis, Muhammad Ghafur Rahman; Sitompul, Dicky Sambora; Giovanni, Teuku Muhammad; Ramadhani, Fanny; Dewi, Sri
Journal of Accounting Law Communication and Technology Vol 2, No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : CV. Rayyan Dwi Bharata

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57235/jalakotek.v2i1.4180

Abstract

Studi ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam menilai sentimen masyarakat terkait kebijakan naturalisasi pemain tim nasional sepak bola Indonesia yang dibicarakan di Twitter. Mengingat meningkatnya perhatian terhadap isu naturalisasi, pemahaman tentang reaksi publik menjadi sangat penting. Data diperoleh melalui teknik crawling dari Twitter, menghasilkan kumpulan data yang mencakup beragam opini dan tanggapan publik. Setelah melakukan praproses data, termasuk penghilangan kata yang tidak penting dan stemming, model SVM diterapkan untuk mengkategorikan sentimen menjadi positif, negatif, atau netral. Kinerja model dievaluasi dengan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma SVM mampu mencapai tingkat akurasi yang memuaskan dalam analisis sentimen publik, serta memberikan wawasan yang berguna mengenai pandangan masyarakat terhadap naturalisasi timnas Indonesia. Temuan ini diharapkan dapat memberikan bantuan kepada pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan lainnya dalam memahami dinamika opini publik seputar isu-isu penting dalam dunia olahraga nasional.
Co-Authors Abadi Simanullang, Paskah Ade Amelia, Tasya Ade Setiawan Adhi Guna, Ekin Advis Ambrosius Sitohang, Yuda Afiati Nasution, Nadrah Africano, Fernando Afrrahman S. Effendi, Ali Agung Wijaya, Agung Agus Waruwu, Stefen Ahmad Rahmatika Al Hamidy Al Kautsar, Muhammad Zidane Al Khowarizmi Alby Savana HSB, Muhammad Alfin, Muhammad Amalia, Sisti Nadia Amanah, Fadilla Ambarwati, Nilasari Eka Amelia Br Siregar, Ririn Amelia Vega S. Meliala, Ruth Ananda Hafika, Rizky Ananta, Willy Pramudia Andika Maulana, Sandy Andy Satria Apandi, Khairul Aprilia, Adinda Putri Arnita Arnita Arnita Arnita Asri Angel Tumanggor Asro Harahap, Fatimah Audy Priscilia, Selfi Audy Priscillia, Selfi Aulia, Windy Ayu Sekar Ayu Syahfitri Ayu, Silvana Oyasi Azima Lubis, Fauzan Azmi Lubis, Fauzan br.Hutagalung, Fhadillah Budi Akbar, Muhammad Bush Henrydunan, John Daulay, Parhan Dedy Kiswanto Defiyanti, Aqilah Diah Retno Wahyuningrum Dian Damayanti Dian Septiana Dicky Apdilah Dimas Fadhlurohhman Dimas Prayoga Dina Aulia Djasmayena, Selvia Dly, Revidamurti Dobry Sianipar, Freyro Drilanang, Mhd Ilyasyah Dwi Zahra Putri, Raisya Elza Ahmad Erlangga, Farizi Evanthe, Hansel Evelyn Keisha Silalahi Fadilah, Putri Maulidina Fahmi Sagala, Khairul Farezi, Nazwar Fatma Hutagalung Fatma Sari Hutagalung Fauzan, M Rosyid Fauzan, Rosyid Fayadhilah, Muhammad Apta Fhadillah, Fhadillah Fitra, Muhammad Rizki Andrian Fransiska Sihombing, Esra Giovanni, Teuku Muhammad Hafiz, Alfin Haikal Al Majid, Muhammad Hapzi Ali Harahap, Fatimah Asro Hasan, Afrizal Hermawan Syahputra Hidayat, Muhammad Ferdiansyah Hidayatul Arifin, Muhammad Husna Batubara, Shabrina Hutagalung, Fatma Sari Ichwanul Muslim Karo Karo Impana Manik, Kristin Indah Purnama Sari Indah Purnama Sari Indriani.S, Dechy Deswita Insan Pratama Siagian, Raihan Irya Shakila Syukron, Ananda Islamia, Aulia Ismail Hanif Batubara Iwan Agi Berutu Jailani Arsad John Pardamean Hutabarat, Felix Juliana Silalahi, Feby Khildan Rifail Azis Khoiriah, Najwatul Latifah Hasibuan, Najwa Listia, Hijka Lubis, Muhammad Ghafur Rahman Lutfi Basit M. Fahri Fahroza Manurung, Asrar Aspia Mardiana Mardiana Maulana, Raihan Maulida Surbakti, Nurul Mei Lammi Malau Mhd. Basri Mufit, Muhammad Ilham Muhammad Habib Muhammad Naufal Musyafa Muhammad Ridho Muhammad Ridho Muhammad Rizki Alfahri Muslim Sinaga, Rizal Nadia Amalia, Sisti Nadrah Afiati Nasution Najwa Latifa Hasibuan Nasution, Nadrah Afiati Nico Pasaribu, Michael Nst, M. Fahri Fahroza Nurul Maulida Surbakti Nurul Sasti Diningsih Oktavia, Grace Oktaviani, Nadya Sisil Oris Krianto Sulaiman Pebiana Putri, Fahra Permata Putri Pasaribu, Yohanna Pipit Putri Hariani MD Prana Walidin, Adamsyach Pratama, Ega Prihatin Ningsih Sagala Putra Paskah Halawa, Sovantri Putra, Samuel Anaya Putri Harliana Putri Sartika Putri Tasya Agustina Raffi Akbar, Muhammad Rahma, Aulya Raihan Insan Pratama Siagan Ramadhan Manik, Albert Ramadhani, Sigi Pegi Ramadhani, Umaya Rangga Mahara Miko Ravindra Singh Richi, Alfina Rizki Andrian Fitra, Muhammad Rizki, Widya Selia Rushainy, Siti Raisha Sadion Tumpal Damanik Sagala, Khairul Fahmi Said . Iskandar Salamah Salamah salamah salamah Salsabila Zahra, Salsabila Sapta Warman Zai, Tri Siagian, Angel Agasari Siallagan, Sanri Yuliana Simbolon, Agata Putri Handayani Sinaga, Elya Juni Arta siti wulandari Sitompul, Dicky Sambora Sitorus, Rizki Risdah Situngkir, Silvia Wulandari Sri Dewi Sri Dewi Sri Dewi Steviana Viviola Wicesti Nasution Sumita Wardani Surianto, Stacyana Jesika Susanto, Raoul Syahri, Alfin Tanjung, Muhammad Raffi Akbar Todo Simanjuntak Trimuliani, Diva Tymoty Hutabarat, Peter Wahyu Pratama, Rangga Wahyudi, Rizky Wardaniah, Sabina Warjaya, Angga Yazid Noor, Muhammad Zai, Tri Sapta Warman Zaki Zain Zulfahrizan, Atta