p-Index From 2021 - 2026
12.066
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Industri Pertanian Jurnal Masyarakat Informatika JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) JOIN (Jurnal Online Informatika) JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal Abdimas BSI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Ecodemica : Jurnal Ekonomi Manajemen dan Bisnis Jurnal Teknik Informatika STMIK Antar Bangsa JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Komputer) Jurnal Ekonomi, Manajemen Akuntansi dan Perpajakan (Jemap) J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan Applied Information System and Management Jurnal Teknoinfo JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi Energi & Kelistrikan Indonesian Journal of Applied Informatics Komputasi: Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Jurnal Literasiologi CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Industri Inovatif : Jurnal Teknik Industri Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis Aisyah Journal of Informatics and Electrical Engineering Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (SIMIKA) Journal of Innovation and Future Technology (IFTECH) TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA JURNAL AKTUAL AKUNTANSI KEUANGAN BISNIS TERAPAN (AKUNBISNIS) Journal of Intelligent Computing and Health Informatics (JICHI) Teknika Jurnal Sistem Informasi Journal of Industrial and Engineering System Jurnal Sains Indonesia Bulletin of Computer Science Research Journal of Students‘ Research in Computer Science (JSRCS) Journal Software, Hardware and Information Technology Jurnal Media Informatika JURNAL ELEKTRO DAN INFORMATIKA SWADHARMA (JEIS) Jurnal Mandiri IT J-Intech (Journal of Information and Technology) Jurnal Pustaka Mitra : Pusat Akses Kajian Mengabdi Terhadap Masyarakat Jurnal Pustaka Data : Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT) Paradigma Indonesian Journal Computer Science (ijcs) Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Komunikasi Innovative: Journal Of Social Science Research Jurnal Komputer dan Teknologi (JUKOMTEK) CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering and Informatics Journal of Information Technology, Software Engineering and Computer Science Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Bulletin of Artificial Intelligence Riau Jurnal Teknik Informatika International Journal of Education, Vocational and Social Science Seminar Nasional Riset dan Teknologi (SEMNAS RISTEK) Journal of Information Technology Jurnal Teknoinfo Komputasi : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer dan Matematika Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Akuntansi (JIMASIA) Jurnal Teknik Informatika dan Teknologi Informasi Journal of Decision Support Systems and Multi-Criteria Decision Making (JODESMA)
Claim Missing Document
Check
Articles

Efektivitas Pengalaman Magang Industri terhadap Kesiapan Kerja Lulusan Vokasi dengan Pembelajaran Praktik sebagai Variabel Moderasi Makom, Maharani Rona; Santosa, Teguh Budi; Adhiani, Budhi; Mardinawati, Mardinawati; Sumanto, Sumanto
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 10 No. 1 (2026)
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jptam.v10i1.37286

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas pengalaman magang industri terhadap kesiapan kerja mahasiswa dengan pembelajaran praktik sebagai variabel moderasi serta mengindentifikasi faktor-faktor apa yang menjadi kendala mahasiswa saat melaksanakan magang industri. Penelitian dilakukan selama 7 bulan dengan objek mahasiswa prodi keuangan dan perbankan yang telah mengambil praktik perbankan dan telah melaksanakan magang. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif. Analisis data menggunakan analisis regresi moderasi. Hasil penelitian. hipotesis yang menyatakan Pengalaman Magang Industri berpengaruh signifikan terhadap Kesiapan Kerja Mahasiswa Keuangan dan Perbankan diterima. Sedangkan hipotesis yang menyatakan Pengalaman Magang Industri berpengaruh signifikan terhadap Kesiapan Kerja Mahasiswa Keuangan dan Perbankan yang dimoderasi Pembelajaran Praktik Perbankan ditolak.
Penguatan Kapasitas Masyarakat dalam Pengolahan Sampah Plastik Berbasis Diversifikasi Produk Kerajinan Tangan Ridwan, Asrifia; Saputri, Fifin; Adinugroho, Wisnu; Santoso, Agus; Ratnasari, Arum; Sumanto, Sumanto; Suwandi, Suwandi
Jurnal Pustaka Mitra (Pusat Akses Kajian Mengabdi Terhadap Masyarakat) Vol 6 No 2 (2026): Jurnal Pustaka Mitra (Pusat Akses Kajian Mengabdi Terhadap Masyarakat)
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakamitra.v6i2.1775

Abstract

Pengelolaan sampah plastik di tingkat rumah tangga merupakan tantangan besar dalam menjaga kelestarian lingkungan. Program pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk memberdayakan masyarakat di Desa Dagangan, Kecamatan Dagangan, Kabupaten Madiun dalam pengelolaan sampah plastik melalui diversifikasi produk kerajinan tangan. Kegiatan ini difokuskan pada peningkatan kesadaran lingkungan dan keterampilan masyarakat dalam mendaur ulang sampah plastik. Metode yang digunakan adalah pendekatan holistik yang melibatkan berbagai metode untuk memastikan keterlibatan aktif masyarakat dalam pengelolaan sampah plastik. Keberhasilan program ini diukur melalui Indikator Capaian Keterampilan (ICK). Hasil pengabdian kepada masyarakat menunjukkan bahwa kegiatan penguatan kapasitas di Desa Dagangan telah berhasil mencapai target yang ditetapkan. Hasil evaluasi terhadap 13 peserta dan 7 tutor menunjukkan pencapaian kategori "Baik" pada seluruh aspek penilaian (teknik pemotongan, kerapian rakitan, dan kemandirian) pada pembuatan sapu berbahan dasar botol plastik, pot bunga berbahan dasar botol plastik, dan bunga hias berbahan dasar foam net. Hampir seluruh peserta mampu menghasilkan produk kerajinan yang presisi dan estetis sesuai standar. Keberhasilan ini membuktikan bahwa pendampingan intensif dengan rasio tutor yang memadai mampu mempercepat penguasaan keterampilan teknis masyarakat dalam mendaur ulang sampah.
Comparison of Objective Weighting Methods in SAW and Their Effect on Alternative Ranking Results Junhai Wang; Setiawansyah Setiawansyah; Sumanto Sumanto
Jurnal Masyarakat Informatika Vol 17, No 1 (2026): May 2026
Publisher : Department of Informatics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/jmasif.17.1.78414

Abstract

Determining the weights of criteria is a vital stage in multi-criteria decision making, yet it often suffers from evaluator subjectivity and unstable results when relying on expert judgment. Dependence on human perception may also lead to inconsistencies among criteria, highlighting the need for objective, data-driven approaches to generate rational and measurable weights. This study analyzes and compares six objective weighting methods—Entropy, MEREC, RECA, G2M, LOPCOW, and CRITIC—in the selection of new store locations. Each method applies distinct mathematical principles but shares a common foundation in objective data analysis, free from subjective bias. The findings reveal that criterion S5 consistently receives the highest weight, emphasizing its dominant role in decision outcomes. Using the Simple Additive Weighting (SAW) method, New Store Location 5 ranks first across all weighting techniques, followed by Locations 3 and 8. The Spearman correlation test confirms a high level of consistency among methods, with coefficients of 1 for RECA, G2M, and LOPCOW, and 0.9879 for Entropy, MEREC, and CRITIC. These results demonstrate that objective weighting methods produce stable and reliable evaluations, effectively supporting data-based strategic decision making in multi-criteria contexts.
ANALISIS SENTIMEN ULASAN GAME DELTA FORCE MOBILE MENGGUNAKAN NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE Faiz Najwan Zaky; Muhamad Rendi Gibran; Sumanto Sumanto; Jefina Tri Kumalasari; Ghofar Taufiq; Ade Christian
JEIS: Jurnal Elektro dan Informatika Swadharma Vol 6, No 1 (2026): JEIS EDISI JANUARI 2026
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis Swadharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56486/jeis.vol6no1.1115

Abstract

This study aims to analyze sentiment in Delta Force Mobile reviews on the Google Play Store using Naive Bayes and Support Vector Machines. Sentiment classification in reviews helps game developers understand player sentiment and improve user satisfaction. The method used is the KDD framework, which focuses on web scraping, text cleaning, tokenization, stemming, and TF-IDF for data weighting. The experimental data consisted of 29,454 reviews, with a peak accuracy rate of 86.17%. The study found a significant improvement in SVM’s ability to classify negative sentiment accurately. SVM had a score of 0.69, while Naive Bayes had a score of 0.56. This indicates that SVM is more accurate at classifying reviews that contain technical complaints, such as lag and bugs.Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen pada ulasan Delta Force Mobile di Google Play Store menggunakan Naive Bayes dan Support Vector Machine. Klasifikasi sentimen dalam ulasan digunakan untuk membantu pengembang game memahami sentimen pemain dan membantu meningkatkan kepuasan pengguna. Metode yang digunakan yaitu kerangka kerja KDD yang berfokus pada web scraping, pembersihan teks, tokenisasi, stemming, dan TF-IDF untuk memberi bobot pada data. Data yang digunakan dalam eksperimen berjumlah 29.454 ulasan, dengan tingkat akurasi tertinggi sebesar 86.17%. Hasil penelitian mendapatkan temuan signifikan bahwa SVM memiliki kemampuan yang lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen negatif secara akurat. SVM memiliki nilai 0,69 dan Naive Bayes memiliki nilai 0,56. Hal ini menunjukan bahwa SVM lebih akurat dalam mengklasifikasikan ulasan yang mengandung keluhan teknis seperti lag dan bug.
An Entropy-Assisted COBRA Framework to Support Complex Bounded Rationality in Employee Recruitment Raditya Rimbawan Oprasto; Junhai Wang; A Ferico Octaviansyah Pasaribu; Setiawansyah Setiawansyah; Riska Aryanti; Sumanto Sumanto
Bulletin of Computer Science Research Vol. 5 No. 3 (2025): April 2025
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/bulletincsr.v5i3.505

Abstract

In the employee recruitment process, decision-making often involves many criteria and relies on the subjective judgment of the decision-maker. The main problem lies in how to develop a decision support system that can overcome this complexity while maintaining rationality and objectivity. This study aims to apply a hybrid framework based on the entropy and COBRA methods to support objective decision-making in the employee recruitment process, and to overcome the limitations of subjectivity and bounded rationality in candidate selection with a structured data-driven approach. The entropy method is used to objectively determine the weight of criteria based on data variations, thereby helping to reduce subjectivity in decision-making and increase the rationality of COBRA analysis results. The results of the final calculation using the Entropy-COBRA method, were ranked nine candidates based on their final scores which reflected relative proximity to the ideal solution in the recruitment process. The candidate with the lowest score is considered to be the closest to the ideal solution and has the best overall performance. Raka employees ranked first with a final score of -0.0618, followed by Andra in second place with a score of -0.0597, and Fajar in third place with -0.0357. The results of the final score in the COBRA method with a lower score indicate that an alternative shows superior performance over the other. This framework makes a real contribution to data-driven decision-making for human resource management, particularly in the context of recruitment involving multiple criteria and alternatives.
Decision Support System for Teacher Performance Evaluation Using LODECI Weighting and CODAS Method Fadila Shely Amalia; Muksin Hi Abdullah; Sumanto; Setiawansyah; Junhai Wang
Teknika Vol. 15 No. 2 (2026): July 2026
Publisher : Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/teknika.v15i2.1476

Abstract

The quality of teacher performance evaluation plays an important role in improving educational outcomes, yet conventional assessment approaches often suffer from subjectivity, inconsistency, and lack of transparent weighting mechanisms. This study proposes a Decision Support System (DSS) model by integrating the LODECI method for objective criteria weighting and the CODAS method for alternative ranking to produce more accurate and data-driven evaluation results. The LODECI method determines criterion weights based on data distribution characteristics, resulting in proportional weights where Classroom Management (0.1881), Pedagogical Competence (0.1825), and Creativity and Innovation (0.1702) are identified as the most influential criteria. Furthermore, the CODAS method evaluates teacher performance using a distance-based approach to the negative ideal solution, producing preference values that enable clear differentiation among alternatives. The ranking results show that A7 – Gina achieves Rank 1 with a value of -0.2399, followed by A3 – Citra in Rank 2 with -0.2181, and A9 – Intan in Rank 3 with -0.1374, indicating their superior performance compared to other alternatives. To ensure robustness, a sensitivity analysis was conducted using 18 threshold (φ) scenarios ranging from 0.1 to 0.95. The results demonstrate that the top-ranked alternatives (A7, A3, and A9) consistently maintain their positions across all scenarios, indicating that the proposed model is stable and not significantly affected by parameter changes. Therefore, the integration of LODECI and CODAS within a DSS framework proves to be effective in producing objective, consistent, and reliable teacher performance evaluations that can support decision-making in educational institutions.
Perbandingan Algoritma Naive bayes dan KNN dalam analisis sentimen Twitter tentang Depresi di Indonesia Micho Respati Putra; Wina Ningsih; Juanny Cheristy Souisa; Muhammad Rifqi Asy'ari; Sumanto; Ade Surya Budiman
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 4 No. 3 (2025): Jurnal Sains Informatika Terapan (Oktober, 2025)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jsit.v4i3.666

Abstract

Depresi merupakan gangguan mental yang menjadi perhatian global, dengan prevalensi tinggi khususnya di kalangan usia muda. Media sosial seperti Twitter menjadi ruang ekspresi yang potensial dalam mencerminkan kondisi psikologis masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis sentimen publik terkait isu depresi di Indonesia melalui data Twitter menggunakan dua algoritma pembelajaran mesin, yakni Naïve Bayes dan k-Nearest Neighbours (kNN). Data dikumpulkan melalui proses web scraping terhadap 1.342 tweet, yang kemudian disaring menjadi 873 tweet relevan berbahasa Indonesia. Tahapan analisis meliputi praproses teks, ekstraksi fitur, dan klasifikasi sentimen menjadi tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Evaluasi kinerja model dilakukan dengan metrik AUC, akurasi, presisi, recall, F1-score, dan Matthews Correlation Coefficient (MCC). Hasil menunjukkan bahwa algoritma kNN memiliki kinerja unggul dengan akurasi 96,4% dan MCC 0,645, sementara Naïve Bayes mencatatkan AUC tertinggi sebesar 0,985. Distribusi data memperlihatkan dominasi sentimen negatif, mengindikasikan bahwa Twitter kerap digunakan sebagai wadah pelampiasan emosi negatif terkait depresi, terutama di kalangan usia produktif. Temuan ini menegaskan bahwa media sosial berpotensi digunakan sebagai alat skrining awal untuk memantau kesehatan mental masyarakat secara dinamis dan real-time. Implikasi dari studi ini membuka peluang pengembangan sistem pemantauan berbasis kecerdasan buatan untuk mendukung intervensi dini dalam penanganan isu depresi di Indonesia.
Analisis Prediksi Kualitas Udara dengan Metode Random Forest Berdasarkan Data Cuaca Ryan Dwi Aprilyanto; Riansyah Gustian; Muhammad Hendra Hernawan; Ade Surya Budiman; Sumanto
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 4 No. 3 (2025): Jurnal Sains Informatika Terapan (Oktober, 2025)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jsit.v4i3.670

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi suhu rata-rata harian (TAVG) di Kota Jakarta menggunakan algoritma Machine Learning Random Forest. Data yang digunakan berasal dari Stasiun Meteorologi Kemayoran dengan periode pengamatan 1 Januari 2024 hingga 30 Mei 2025 dan mencakup tujuh atribut cuaca seperti suhu, kelembapan, curah hujan, dan kecepatan angin. Proses penelitian melibatkan tahapan pengumpulan data, persiapan, pemodelan, dan evaluasi menggunakan metrik regresi seperti Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan koefisien determinasi (R²). Hasil evaluasi menunjukkan performa model yang cukup baik, dengan nilai MSE sebesar 0.398, RMSE 0.631, MAE 0.488, MAPE 1.7%, dan R² sebesar 0.653. Visualisasi distribusi data menunjukkan kecocokan antara prediksi dan data aktual, yang menandakan model mampu menangkap pola cuaca secara akurat. Dengan demikian, model Random Forest dinilai efektif dan andal untuk digunakan dalam prediksi cuaca serta memiliki potensi untuk dikembangkan lebih lanjut dalam mendukung pengambilan keputusan di berbagai sektor.
Penerapan Naive Bayes Untuk Analisis Opini Publik Indonesia Terhadap Gencatan Senjata Di Palestina Dwiki Gilang Ramadhani; Herdinan Tito; Sumanto; Ade Surya Budiman
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 4 No. 3 (2025): Jurnal Sains Informatika Terapan (Oktober, 2025)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jsit.v4i3.672

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seperti apa pendapat masyarakat Indonesia terhadap isu gencatan senjata di Palestina dengan menganalisis data dari media sosial X (dulu Twitter). Data dikumpulkan menggunakan teknik web scraping, kemudian dianalisis menggunakan algoritma Naive Bayes dan diproses melalui perangkat lunak Orange Data Mining.Hasil analisis menunjukkan bahwa sebagian besar masyarakat Indonesia memiliki sentimen positif terhadap gencatan senjata, yang mencerminkan dukungan terhadap perdamaian. Model Naive Bayes yang digunakan mampu mengklasifikasikan data dengan cukup baik, dengan nilai AUC sebesar 91,5%, akurasi dan F1-score sebesar 73,4%, serta MCC sebesar 60,2%.Meskipun data hanya berasal dari media sosial dan belum tentu mewakili semua lapisan masyarakat, penelitian ini memberikan gambaran awal tentang opini publik terhadap isu Palestina. Ke depannya, penelitian dapat diperluas dengan jumlah data yang lebih besar dan kata kunci yang lebih beragam agar hasilnya lebih akurat dan menyeluruh.
Analisis Pengaruh Teknologi Digital Terhadap Pelanggaran Privasi Pada Generasi Muda Qais Abdurrachman; Andriansyah Tri Laksono; Mochamad Wahyudi; Sumanto; Ade Surya Budiman
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 4 No. 3 (2025): Jurnal Sains Informatika Terapan (Oktober, 2025)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jsit.v4i3.677

Abstract

Keberadaan manusia telah sangat dipengaruhi oleh perkembangan teknologi digital, khususnya bagi generasi muda, yang tumbuh sebagai pengguna media sosial, aplikasi berbasis data, dan layanan daring yang sering. Meskipun teknologi memudahkan banyak aspek kehidupan, teknologi juga membahayakan keamanan dan privasi data pribadi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menguji sejauh mana generasi muda memandang pelanggaran privasi sebagai akibat dari teknologi digital. Sebanyak 32 responden diberikan kuesioner sebagai bagian dari pendekatan kuantitatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa, dengan skor rata-rata 4,07, tingkat penggunaan teknologi digital masuk dalam kategori tinggi, sedangkan skor pelanggaran privasi adalah 3,64. Meskipun demikian, terdapat hubungan yang sangat lemah (r = 0,0287) antara keduanya, yang menunjukkan bahwa peningkatan penggunaan teknologi digital tidak selalu sesuai dengan peningkatan pelanggaran privasi. Penelitian ini menyiratkan bahwa tingkat pelanggaran privasi dapat dipengaruhi oleh karakteristik tambahan, seperti literasi digital dan pengetahuan tentang pengaturan privasi. Akibatnya, generasi muda harus lebih terinformasi dan lebih sadar akan privasi digital.
Co-Authors Aberahamo Onoma Marundrury Achmad Rivai Syahputra Ade Budiman, Ade Ade Christian Ade Christian Ade Christian Ade Christian Adhiani, Budhi Adi Pangestu Adi Supriyatna Adinugroho, Wisnu Aditia Yudhistira Adryan Raihan Syakir Agung Wibowo Agus Buono Agus Santoso Ahmad Habibullah Ahmad Rais Ruli Ahmad Syukri Gozali Ahmad Yani Ahmad Yani ahmad yani Ahmad Yani , Ahmad Yani Alamsyah, Muhammad Arkan Alghifar Firgiawan Alghiffary, Muhammad Adya Ali Mahmudi Ali, Muhamad Hafis Ali, Satrio Nur Alwan Kapi Muntaha Alya Avisa Andi Diah Kuswanto Andi Setiawan Andika Amansyah Andri Amico Andriansyah Tri Laksono Anggreani, Namira Anita Adelia Syahfitri Apip Supiandi Ardiyansyah, Rizqi Ari Sulistiyawati Ariskawati, Mila Arnata Nur Rasyid Arshad, Muhammad Waqas Arya, Yudi Asmawati Asmawati Audy Aulia Azzahra Aulia Rachmat, Daffa Aziz Bayu Permata Azkia, Farah Diba Bib Paruhum Silalahi Bismo Raharjo, Yohanes Aryo Budhi Adhiani Budhi Adhiani Christina Budi Santoso Budiman, Ade Surya Cahya, Titus Dwi Cahyani Ayu Sulistyawati Damayanti Damayanti Darmawi . Dedi Darwis Dedi Triyanto Dedi Triyanto Deny Kurniawan DENY KURNIAWAN Desiana Nuranudin Putri Desyanti Desyanti Dewi, Revinta Arrova Diah, Andi Dinda Aprillia Dwiki Gilang Ramadhani Dyah Ayu Megawaty Dyani Kalyana Mitta Eka Dyah Setyaningsih Eka Putri Alvi Syahrina Elisabeth Sri Hendrastuti Erlangga Rizki Ekaptra Fadila Shely Amalia Fahrian Fahroni, Aldiwa Alfa Thira Nur Faiz Djarot, Raihan Jamal Faiz Najwan Zaky Fajar Akbar Fajar Yoga Adiansyah Fajrian, Ihsan Fardha Hasykir Farhan Fadhilah Faris Syahrendra Faruk Ulum Fathur Rismansyah Fauzan Nawwir Andriansyah Fauzan, Muhammad Indra Fransiscus Andre Suwarno Ganda Wijaya Ganda Wijaya, Ganda Ghofar Taufiq Gilang Virgiawan Ginting Wibi Prasetyo Hafis Nurdin Harianto Harianto Hariyanto Hariyanto HARIYANTO HARIYANTO Hartanti Hartanti Hartono Hartono Heni Nur Kusumawati Herdinan Tito Hetty Rohayani Hidayat, Manarul Hilmy Ibrahim, Farras Idha Rizqi Pratiwi Imam Budiawan Imam Budiawan Imam Budiawan Imam Budiawan Imam Budiawan Imam Wahyudi Iman Febriansya Putra Indah Oktavia Zalmi Indra Chaidir, Indra Indra, Ahmad Indriani , Karlena Indriyanti, Zahra Kiky Dwi Insani Abdi Bangsa Iqro Mukti Arto Jefina Tri Kumalasari Jefina Tri Kumalasari Jefina Tri Kumalasari Joko Tri Haryanto Joseph Melchior Nababan Juanny Cheristy Souisa Julkarnaen Karo-Karo Jumaryadi, Yuwan Junhai Wang Junhai Wang Junhai Wang Junhai Wang Junhai Wang Kadir, Fauwas Abdul Kaisar Ages Querio Karlena Indriani Karlisa Priandana Kevin Dwi Satria Kotjek, Rafie Kumalasari Kumalasari Kuswanto, Andi Diah Laura Gabriel da Silva Lia Mazia, Lia Lise Pujiastuti Lise Pujiastuti Lita Sari Marita Maharani Rona Makom Makom, Maharani Rona Mantriwira, Daniel Mardinawat Mardinawat Mardinawati Mardinawati Mardinawati, Mardinawati Megawaty, Dyah Ayu Meydina Aulia Savitri Micho Respati Putra Mochamad Fathur Milzam Mochamad Wahyudi Muhamad Fadli Fadhlullah Muhamad Rendi Gibran Muhammad Furqon Prasetyo Muhammad Haikal Abidin Muhammad Hendra Hernawan Muhammad Hussein Umar Muhammad Raviansyah Muhammad Rifqi Asy'ari Muksin Hi Abdullah Musfiroh Musfiroh, Musfiroh Nabilla, Adinda Naufal Hermawan, Rezan Nindya Dwi Lestari Ningtyas, Listina Ade Widya Nirwana Hendrastuty Noviyanto Noviyanto Nurfia Oktaviani Syamsiah Nurrahman, Alvin Paduloh Paduloh Pakpahan, Roida Pasaribu, A. Ferico Octaviansyah Paulus Paulus Permata, Permata Prasetyo Adi Suwignyo Prasetyo, Romadhan Edy Pribadi, Denny Pricillia Pujiastuti, Lise Purwandani, Indah Putra Satria Putra, Imam Hanif Qais Abdurrachman Rachmat Adi Purnama Raditya Rimbawan Oprasto Rafi Kurniawan Rafi Rasendriya Raihan Naufal Ramadhan Raihan Primadana Raihan Raihan Ramadani, Achmes Dade Ramadhan, Muhammad Gilang Ramadhani, Varla Octavia Rani, Maulidina Cahaya Rasya Abel Putra Gumulija Ratiyah* Ratiyah Ratnasari, Arum Retno Winarti Reynaldi , Reynaldi Rian Hidayat Riansyah Gustian Ridwan, Asrifia Rifda Ilahy Rosihan Rifki Nur Hidayat Putra Riska Aryanti Rivaldi, Muhammad Rizal Maulana Rizky Daud Antony Pangaribuan Rizqi Ramadhani, Muhammad Rofiqi, Ainur Roida Pakpahan Roida Pakpahan Roida Pakpahan Roida Pakpahan Roida Pakpahan Roni Saputra Pratama Ruhul Amin Rumidjan Rumidjan, Rumidjan Rusda Wajhillah Ryan Dwi Aprilyanto Ryan Randy Suryono Ryehan Alfiansyah Safinah Faatin Sanriomi Sintaro Santosa, Teguh Budi Saputra, Sabita Abigail Saputra, Yusup Saputri, Fifin Sefriani, Shintia Putriayu Sentanu, Quinn Abrar Athallah Sentot Achmadi Setiawan, Dandi Setiawansyah Setiawansyah Setiawansyah Siregar, Denny Solihin Solihin Sopyan Sri Hendrastuti, Elisabeth Sri Sugiharti Suci, Bintang Dyas SUKAMTI . Sulaiman Sulaiman Sulistyo Sulistyo Sumarna Sumarna Sumarna Sumarna Suparno Suparno Suwandi Suwandi Tabrani, Tabrani Tarmidzi Ibrahim Taufig, Ghofar Teguh Budhi Santosa Teguh Budi Santosa Temi Ardiansah Teuku Vaickal Rizki irdian Tri Widian Ratnasari Trisna Andhika Saputra Ulum, Faruk Umam, Hairul Ummu Radiyah, Ummu Vemi Januar Pratama Vera Agustina Yanti Wahyudi, Agung Deni Wang, Junhai Wardani, Maidy Tri Wattilah, Florentina Widya Viona Septi Tanjung Wijaya, Filzah Wina Ningsih Yakobus Linus Jumadi Yamani, Teuku Arrasy Yanuar Laik, Abraham Adrian Yunardus Yunardus Yundari, Yundari Yuri Rahmanto Zahwa Asfa Rabbani Zayyan Nauval Araf Zidan, Muhammad `Diah Kuswanto, Andi