Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
10.772
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknologi Industri Pertanian JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF) JOIN (Jurnal Online Informatika) Abdimas Pedagogi: Jurnal Ilmiah Pengabdian kepada Masyarakat 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) 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) 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 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
Sumanto Sumanto
Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Veterinary Other

Published : 106 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 106 Documents
Search

 7   8   9   10   11 
Klasterisasi Data Produksi Daging Sapi Menggunakan Algoritma K-Means Orange Data Mining Achmes Dade Ramadani; Farras Hilmy Ibrahim; Manarul Hidayat; Ahmad Habibullah; Sumanto Sumanto; Andi Diah Kuswanto
Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitektur Komputer) Vol 5 No 1 (2025): Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, dan Arsitekt
Publisher : Pustaka Galeri Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55382/jurnalpustakadata.v5i1.1013

Abstract

     Produksi daging sapi merupakan salah satu komponen penting dalam sektor peternakan yang mendukung ketahanan pangan nasional. Mengingat fluktuasi produksi dari tahun ke tahun dan perbedaan karakteristik antar wilayah, diperlukan metode analisis yang tepat untuk mengolah data secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data produksi daging sapi di Indonesia selama periode 2021 hingga 2024 menggunakan algoritma K-Means Orange Data Mining. Proses analisis mengikuti tahapan CRISP-DM, mulai dari pemahaman bisnis hingga deployment. Data yang digunakan diperoleh dari Badan Pusat Statistik dan diproses untuk menghasilkan tiga klaster utama: wilayah dengan produksi daging sapi tinggi, rendah, dan sedang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means Orange Data Mining mampu mengelompokkan data produksi daging sapi secara efektif ke dalam beberapa klaster yang berbeda. Orange Data Mining turut membantu proses analisis data dengan tampilan antarmuka visual yang inovatif dan hasil yang mudah diinterpretasikan. Temuan ini diharapkan menjadi acuan dalam perumusan kebijakan strategis peternakan dan perencanaan distribusi produksi berbasis data. Hasil klasterisasi ini memberikan gambaran kepada pemerintah mengenai tingkat produksi daging sapi di setiap wilayah, sehingga memungkinkan pengambilan kebijakan atau langkah-langkah strategis yang lebih tepat dan sesuai dengan kondisi masing-masing wilayah berdasarkan hasil klasterisasi.
K-Means dan Data Mining Tools: Strategi Efektif untuk Menganalisis Siswa Putus Sekolah Ade Christian; Hariyanto Hariyanto; Ahmad Yani; Sumanto Sumanto
CHAIN: Journal of Computer Technology, Computer Engineering, and Informatics Vol. 3 No. 1 (2025): Volume 3 Number 1 January 2025
Publisher : PT. Tech Cart Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/chain.v3i1.167

Abstract

Pendidikan memiliki peran penting dalam membangun sumber daya manusia yang berkualitas, namun permasalahan putus sekolah masih menjadi tantangan serius, terutama di tingkat Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini membandingkan tiga aplikasi data mining, yaitu RapidMiner, Orange, dan Weka, dalam mengelompokkan siswa putus sekolah menggunakan algoritma K-Means. Data yang digunakan diperoleh dari berbagai sumber dan diproses melalui tahapan pengujian, penerapan algoritma K-Means, serta perbandingan hasil klasterisasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa RapidMiner memiliki akurasi tertinggi sebesar 86%, diikuti oleh Orange dengan 80%, dan Weka dengan 73%. Perbedaan akurasi ini menunjukkan bahwa setiap aplikasi memiliki keunggulan dan keterbatasan masing-masing dalam pemrosesan data dan pengelompokan siswa berdasarkan pola tertentu. Dari hasil perbandingan ini, RapidMiner terbukti lebih optimal dalam menghasilkan klaster yang lebih akurat dan stabil dibandingkan dengan dua aplikasi lainnya. Meskipun penelitian ini menunjukkan hasil yang signifikan, masih terdapat beberapa keterbatasan, seperti jumlah dataset yang terbatas dan penggunaan satu algoritma saja (K-Means). Oleh karena itu, penelitian selanjutnya dapat menggunakan dataset yang lebih besar dan beragam, serta mengeksplorasi algoritma lain, seperti DBSCAN atau Hierarchical Clustering, untuk meningkatkan kualitas analisis. Selain itu, integrasi teknik machine learning yang lebih kompleks juga direkomendasikan guna meningkatkan akurasi prediksi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu lembaga pendidikan dalam mengidentifikasi pola siswa berisiko putus sekolah, sehingga dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan keputusan dan strategi intervensi pendidikan yang lebih efektif. Kata Kunci: Data Mining; K-Means, Klasterisasi; RapidMiner; Orange; Weka; Siswa Putus Sekolah.
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.
Pemodelan Prediktif Emisi CO2 Kendaraan Kanada: Studi Komparatif Neural Network dan Support Vector Machine Hidayat Putra, Rifki Nur; Lestari, Nindya Dwi; Aprillia, Dinda; Sumanto, Sumanto; Budiawan, Imam; Pakpahan, Roida
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v10i1.110736

Abstract

Abstrak : Sektor transportasi merupakan penyumbang emisi karbon dioksida (CO2) terbesar yang memperparah perubahan iklim. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediktif yang akurat untuk memperkirakan emisi CO2 kendaraan dengan memanfaatkan pendekatan pembelajaran mesin. Dataset yang digunakan adalah data emisi kendaraan Kanada dari Kaggle. Metode yang diterapkan adalah Support Vector Machine (SVM) dan Neural Network untuk menganalisis pola kompleks dari berbagai parameter teknis kendaraan, seperti ukuran mesin, jumlah silinder, dan jenis transmisi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Neural Network secara konsisten unggul dibandingkan SVM dengan tingkat akurasi prediksi melebihi 90% dan nilai F1-score mencapai 0,831 untuk model SVM serta 0,954 untuk model Neural Network, yang menunjukkan kinerja klasifikasi yang kuat dan konsisten. Neural Network juga terbukti lebih baik dalam menangkap hubungan non-linier antara karakteristik kendaraan dan emisi CO2. Keberhasilan model ini membuka peluang pengembangan model prediktif yang lebih canggih serta dapat menjadi dasar bagi pembuat kebijakan dalam merancang regulasi emisi yang lebih akurat dan berbasis data.=====================================================Abstract :The transportation sector is the largest contributor to carbon dioxide (CO2) emissions that exacerbate climate change. This research aims to develop an accurate predictive model to estimate vehicle CO2 emissions by utilizing a machine learning approach. The dataset used is Canadian vehicle emissions data from Kaggle. The methods applied are Support Vector Machine (SVM) and Neural Network to analyze complex patterns of various vehicle technical parameters, such as engine size, number of cylinders, and transmission type. The results showed that the Neural Network consistently excelled over SVM with a prediction accuracy rate exceeding 90% and an F1-score value of 0.831 for the SVM model and 0.954 for the Neural Network model, indicating a strong and consistent classification performance. Neural networks have also been shown to be better at capturing the non-linear relationship between vehicle characteristics and CO2 emissions. The success of this model opens up opportunities for the development of more sophisticated predictive models and can serve as a basis for policymakers to design more accurate and data-driven emissions regulations.
Solusi Virtual Try-On Kacamata Berbasis AI dengan Integrasi Model Deep Learning untuk E-Commerce Fashion Rasyid, Arnata Nur; Asmawati, Asmawati; Tanjung, Widya Viona Septi; Sumanto, Sumanto; Budiawan, Imam; Pakpahan, Roida
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v10i1.110772

Abstract

Abstrak : Banyak pengguna menghadapi kesulitan dalam memilih kacamata secara daring karena tidak dapat memastikan apakah model tertentu sesuai dengan bentuk wajah mereka. Masalah ini sering menimbulkan ketidakpuasan pelanggan dan tingginya tingkat pengembalian produk. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan solusi Virtual Try-On kacamata berbasis kecerdasan buatan (AI), yang mengintegrasikan model deep learning untuk menciptakan pengalaman belanja daring yang lebih interaktif dan personal. Sistem bekerja dengan mendeteksi bentuk wajah dari foto yang diunggah pengguna menggunakan model Face Shape Detection yang telah dilatih dan mencapai akurasi hingga 89% kemudian memberikan rekomendasi kacamata yang paling cocok berdasarkan sistem rekomendasi Rule-Based. Setelah pengguna memilih salah satu produk dari daftar tersebut, sistem memanfaatkan AI Nano Banana untuk menggabungkan citra wajah dan produk kacamata secara realistis. Teknologi utama yang digunakan meliputi EfficientNetB2 sebagai model CNN utama, InsightFace untuk deteksi wajah presisi tinggi, dan AdamW sebagai algoritma optimasi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini efektif dalam menghasilkan visualisasi try-on yang akurat dan memuaskan, serta berpotensi meningkatkan konversi penjualan di platform e-commerce fashion.====================================================Abstract : Many users experience difficulty in selecting eyeglasses online due to the inability to determine whether a particular model suits their facial shape. This issue often results in customer dissatisfaction and high product return rates. This study aims to develop an AI-based virtual try-on solution for eyeglasses by integrating deep learning models to create a more interactive and personalized online shopping experience. The system functions by detecting the user’s face shape from an uploaded photo using a pre-trained Face Shape Detection model that achieves an accuracy of up to 89%, followed by a rule-based recommendation system that suggests the most suitable eyeglass frames. Once the user selects a product from the recommended list, the system utilizes AI Nano Banana to realistically generate a composite image of the user's face wearing the selected eyeglasses. The core technologies implemented include EfficientNetB2 as the primary CNN model for visual feature extraction, InsightFace for high-precision face detection, and AdamW as the optimization algorithm. Experimental results demonstrate that the system effectively generates accurate and realistic try-on visualizations, which are not only satisfactory to users but also have the potential to increase sales conversion rates in fashion e-commerce platforms.
Co-Authors Abdurrachman, Qais Achmad Rivai Syahputra Achmes Dade Ramadani Ade Budiman, Ade Ade Christian Adhiani, Budhi Adi Pangestu Adi Supriyatna Adinugroho, Wisnu Aditia Yudhistira Agung Wibowo Agus Buono Agus Santoso Ahmad Habibullah Ahmad Rais Ruli 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 Anggreani, Namira Anita Adelia Syahfitri Antony Pangaribuan, Rizky Daud Apip Supiandi Aprillia, Dinda Aprilyanto, Ryan Dwi Ardiyansyah, Rizqi Ari Sulistiyawati Ari Sulistiyawati Ariskawati, Mila Arshad, Muhammad Waqas Arya, Yudi Asmawati Asmawati Asy'ari, Muhammad Rifqi Audy Aulia Azzahra Aulia Rachmat, Daffa 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 Dewi, Revinta Arrova Diah, Andi Dyah Ayu Megawaty Dyani Kalyana Mitta Eka Dyah Setyaningsih Eka Putri Alvi Syahrina Elisabeth Sri Hendrastuti Erlangga Rizki Ekaptra Faatin, Safinah Fahrian Fahroni, Aldiwa Alfa Thira Nur Faiz Djarot, Raihan Jamal Fajar Akbar Fajar Yoga Adiansyah Fajrian, Ihsan Fardha Hasykir Farhan Fadhilah Faris Syahrendra Farras Hilmy Ibrahim Faruk Ulum Fathur Rismansyah Fauzan Nawwir Andriansyah Fauzan, Muhammad Indra Ganda Wijaya Ganda Wijaya, Ganda Ghofar Taufiq Gibran, Muhamad Rendi Ginting Wibi Prasetyo Gustian, Riansyah Hafis Nurdin Harianto Harianto Hariyanto Hariyanto HARIYANTO HARIYANTO Hartanti Hartanti Hartono Hartono Heni Nur Kusumawati Hernawan, Muhammad Hendra Hidayat Putra, Rifki Nur Idha Rizqi Pratiwi Imam Budiawan Imam Budiawan Imam Wahyudi Indra Chaidir, Indra Indra, Ahmad Indriani , Karlena Indriyanti, Zahra Kiky Dwi Insani Abdi Bangsa Iqro Mukti Arto Jefina Tri Kumalasari Joko Tri Haryanto Joseph Melchior Nababan Jumadi, Yakobus Linus Jumaryadi, Yuwan Junhai Wang Junhai Wang Kadir, Fauwas Abdul Kaisar Ages Querio Karlena Indriani Karlisa Priandana Karo-Karo, Julkarnaen Kevin Dwi Satria Kotjek, Rafie Kumalasari Kumalasari Kuswanto, Andi Diah Laksono, Andriansyah Tri Laura Gabriel da Silva Lestari, Nindya Dwi Lia Mazia, Lia Lise Pujiastuti Lise Pujiastuti Lita Sari Marita Maharani Rona Makom Makom, Maharani Rona Manarul Hidayat Mantriwira, Daniel Mardinawat Mardinawat Mardinawati Mardinawati Mardinawati, Mardinawati Marundrury, Aberahamo Onoma Megawaty, Dyah Ayu Mochamad Wahyudi Muhammad Furqon Prasetyo Muhammad Raviansyah Musfiroh Musfiroh, Musfiroh Nabilla, Adinda Naufal Hermawan, Rezan Ningtyas, Listina Ade Widya Nirwana Hendrastuty Noviyanto Nur Rachmat Nugraha Nurfia Oktaviani Syamsiah Nurrahman, Alvin Oprasto, Raditya Rimbawan Paduloh Paduloh Pakpahan, Roida Pasaribu, A. Ferico Octaviansyah Paulus Paulus Permata, Permata Prasetyo Adi Suwignyo Prasetyo, Romadhan Edy Pribadi, Denny Pricillia Primadana, Raihan Pujiastuti, Lise Purwandani, Indah Putra Satria Putra, Imam Hanif Rachmat Adi Purnama Rafi Kurniawan Raihan Naufal Ramadhan Raihan Raihan, Raihan Ramadhan, Muhammad Gilang Ramadhani, Dwiki Gilang Ramadhani, Varla Octavia Rani, Maulidina Cahaya Rasendriya, Rafi Rasyid, Arnata Nur Ratiyah* Ratiyah Ratnasari, Arum Respati Putra, Micho Retno Winarti Reynaldi , Reynaldi Rian Hidayat Ridwan, Asrifia Rifda Ilahy Rosihan Riska Aryanti Rivaldi, Muhammad Rizal Maulana Rizqi Ramadhani, Muhammad Rofiqi, Ainur Roida Pakpahan Roida Pakpahan Roni Saputra Pratama Ruhul Amin Rumidjan Rumidjan, Rumidjan Rusda Wajhillah Ryan Randy Suryono Ryehan Alfiansyah 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 Siregar, Denny Solihin Solihin Souisa, Juanny Cheristy Sri Hendrastuti, Elisabeth Sri Sugiharti Suci, Bintang Dyas SUKAMTI . Sulaiman Sulaiman Sulistyo Sulistyo Sumarna Sumarna Sumarna Sumarna Suparno Suparno Suwandi Suwandi Syakir, Adryan Raihan Tabrani, Tabrani Tanjung, Widya Viona Septi Tarmidzi Ibrahim Taufig, Ghofar Teguh Budhi Santosa Teguh Budi Santosa Temi Ardiansah Teuku Vaickal Rizki irdian Tito, Herdinan Tri Widian Ratnasari Ulum, Faruk Umam, Hairul Umar, Muhammad Hussein Ummu Radiyah, Ummu Vemi Januar Pratama Vera Agustina Yanti Virgiawan, Gilang Wahyudi, Agung Deni Wang, Junhai Wardani, Maidy Tri Wattilah, Florentina Wijaya, Filzah Wina Ningsih Yamani, Teuku Arrasy Yanuar Laik, Abraham Adrian Yunardus, Yunardus Yundari, Yundari Yuri Rahmanto Zahwa Asfa Rabbani Zaky, Faiz Najwan Zalmi, Indah Oktavia Zidan, Muhammad `Diah Kuswanto, Andi