Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.671
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) JURNAL SAINS PERTANIAN EQUATOR Jurnal Teknik Elektro Jurnal Momentum Jurnal Al-Maqayis Al-Hikmah Teknosains: Media Informasi Sains dan Teknologi Setrum : Sistem Kendali-Tenaga-elektronika-telekomunikasi-komputer Jurnal Penelitian Pendidikan Matematika Jurnal Pendidikan Matematika Biocelebes Rihlah Jurnal Sejarah dan Kebudayaan Sulesana PROtek : Jurnal Ilmiah Teknik Elektro BERITA BIOLOGI FIKRI : Jurnal Kajian Agama, Sosial dan Budaya Al-Daulah : Jurnal Hukum dan Perundangan Islam UHAMKA Graduate School Thesis Abstract Collection Empowerment Substantive Justice International Journal of Law AkMen JURNAL ILMIAH Faletehan Health Journal Agroplantae: Jurnal Ilmiah Budidaya dan Pengelolaan Tanaman Perkebunan Jurnal Ilmu Kesehatan Bhakti Husada: Health Sciences Journal Al-Masharif: Jurnal Ilmu Ekonomi dan Keislaman Jurnal Performa Olahraga JURNAL TEKNIK HIDRAULIK Abdimas Universal Jurnal Ilmiah Edunomika (JIE) Jurnal Ilmiah Dunia Hukum Jurnal Edukasi (Ekonomi, Pendidikan dan Akuntansi) Al-Mishbah: Jurnal Ilmu Dakwah dan Komunikasi Maspul Journal of Community Empowerment Mahaguru: Jurnal Pendidikan Guru Sekolah Dasar Pedagogika : Jurnal Pedagogik dan Dinamika Pendidikan CITRA JUSTICIA : Majalah Hukum dan Dinamika Kemasyarakatan El-Iqtishady PENCERAHAN Proceeding International Seminar of Islamic Studies Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Jurnal Vokasi Mekanika Jurnal Ilmiah Teknik Sipil Transukma Jurnal Pengabdian Masyarakat Sains dan Teknologi Jurnal Manajemen Informatika & Teknologi Bulletin of Indonesian Islamic Studies Journal of Progressive Innovation Library Service (JPILS) Abdimas Terapan: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Terapan Faedah: Jurnal Hasil Kegiatan Pengabdian Masyarakat Indonesia Karunia: Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat Indonesia Jurnal Pendidikan Islam Perspektif: Jurnal Pendidikan dan Ilmu Bahasa Jurnal Manajemen Pendidikan Islam Khirani: Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini Jurnal Nakula: Pusat Ilmu Pendidikan, Bahasa Dan Ilmu Sosial Bustanul Ulum Journal of Islamic Education Jurnal Intelek Insan Cendikia ABDIMU: Jurnal Pengabdian Muhammadiyah Hidayah : Cendekia Pendidikan Islam dan Hukum Syariah Edumaspul: Jurnal Pendidikan
Rahmat Rahmat
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology 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 Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 83 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 83 Documents
Search

 4   5   6   7   8 
Model Prediksi Kasus Covid-19 di Indonesia Menggunakan Metode Linear Regresi dan Polynomial Regresi Amid Rakhman; Yana Cahyana; Rahmat Rahmat
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 4 No. 2 (2023): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Organisasi Kesehatan Dunia pada 11 Maret 2020 telah mengumumkan bahwa Coronavirus Disease 2019 (Covid-19) sebagai sebuah pandemi. Covid-19 ialah sebuah penyakit yang disebabkan oleh jenis coronavirus baru yaitu Sars-CoV-2 yang mengganggu sistem pernafasan. Hingga saat ini kasus terkonfirmasi positif Covid-19 di Indonesia masih terjadi setiap harinya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi penambahan kasus Covid-19 di Indonesia. Data yang digunakan bersumber dari API publik laman covid19.go.id berupa penambahan jumlah kasus Covid-19 di Indonesia sebanyak 122 baris data. Prediksi dilakukan dengan menggunakan metode linear regresi dan polynomial regresi sebagai pembanding. Evaluasi pada metode linear regresi mendapatkan nilai R2 = 0,57, sedangkan metode polynomial regresi mendapatkan nilai R2 = 0,84. Berdasarkan evaluasi tersebut, metode polynomial regresi mendapatkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode linear regresi. Prediksi kasus Covid19 di Indonesia pada bulan Januari sampai bulan Maret 2022 menggunakan metode polynomial regresi diprediksi penambahan kasus Covid-19 akan naik kembali
KLASIFIKASI DATA POKOK PENDIDIKAN SEKOLAH DASAR DAN SEKOLAH MENENGAH PERTAMA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES SERTA C.45 Rafi Sidik; Tatang Rohana; Rahmat Rahmat
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 5 No. 1 (2024): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Dapodik digunakan untuk mengumpulkan semua data yang terkait dengan data kurikulum sekolah dan institusi, data siswa, data guru dan staf serta data infrastruktur dari setiap studi sekolah di seluruh Indonesia.. Sarana adalah alat langsung untuk mencapai tujuan pendidikan, lalu prasarana adalah alat tidak langsung untuk mencapai tujuan. Penelitian ini menggunakan Data Dapodik SD dan SMP. Karna pada bidang program dan pelaporan mengalami permasalahan dalam pemberian bantuan sarana dan prasarana pada jenjang SD, SMP sehingga hasil dari klasifikasi dapat ditemukan sekolah yang mengalami sarana dan prasarana yang kurang merata. Penelitian ini dilakukan pengklasifikasian sarana dan prasarana berdasarkan data Dapodik SD, SMP Karawang dengan menggunakan dua algoritma pengklasifikasian. Teknik Data Mining klasifikasi yang digunakan yaitu Naïve Bayes dan C.45. klasifikasi yang akan dilakukan menggunakan 3 kelompok yaitu banyak, sedang, sedikit pada Data Dapodik SD, SMP tahun 2020/2021. Data yang digunakan 100 dibagi menjadi data training 70% dan data testing 30% lanjut perhitungan algoritma Naïve Bayes dengan nilai akurasi 63% sedang kan algoritma C.45 dengan nilai akurasi 73%.
PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN CRYPTOCURRENCY PADA MEDIA SOSIAL TWITTER Rizky Riyanto; Yana Cahyana; Rahmat Rahmat
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 5 No. 1 (2024): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Dalam penelitian ini, sentimen masyarakat mengenai cryptocurrency yang disampaikan melalui tweet pada media sosial twitter akan di analisis menggunakan machine learning. Terdapat beberapa tahapan dalam melakukan analisis sentimen yaitu tahap pengumpulan data, preprocessing, labeling, pembobotan kata, klasifikasi dan evaluasi. Proses pengumpulan data dilakukan dengan metode scraping menggunakan library python snscrape dan menghasilkan sebanyak 10000 data tweet bahasa Indonesia yang berkaitan yang berkaitan dengan cryptocurrency. Proses preprocessing untuk pembersihan data terdiri dari 6 tahapan yaitu remove duplicate, case folding, cleansing, normalisasi kata, tokenizing, stopword removal dan lemmatization. Pada proses labeling data akan dilakukan secara otomatis menggunakan program python dengan library textblob, hasil labeling data terbagi menjadi 3 kelas yaitu sentimen positif, negatif dan netral. Pada tahap klasifikasi, algoritma naive bayes akan dikombinasikan dengan fitur pembobotan kata TF-IDF dalam satu kelas pipeline python. Data tweet yang digunakan dalam tahap klasifikasi sebanyak 5000 data yang terdiri dari 2500 data dengan label positif dan 2500 data dengan label negatif yang kemudian dibagi menjadi 2 yaitu sebanyak 4000 data untuk data latih dan 1000 data untuk data uji. Pengujian dan evaluasi yang dilakukan dengan metode confusion matrix menggunakan algoritma naive bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 89%
Implementasi Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Pada Penyakit Menular Manusia Di Kabupaten Karawang Yoga Nugraha; Amril Siregar; Rahmat Rahmat
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 5 No. 1 (2024): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Penyakit tuberkulosis, diare, kusta, dan pneumonia dapat dikategorikan sebuah penyakit menular yang patut diwaspadai. Terdapat permasalahan penyakit menular di daerah Kabupaten Karawang, hal ini ditandai dengan adanya kenaikan jumlah penderita penyakit menular pada setiap tahun nya. Hal ini ditandai penderita pneumonia dengan jumlah balita di Kabupaten Karawang sebanyak 239.792 perkiraan jumlah penderita penyakit pneumonia 10.133, jumlah kasus tuberkulosis anak tahun 2020 mengalami kenaikan yang cukup signifikan jumlah kasus dari 240 kasus menjadi 856 kasus, sedangkan jumlah pengidap diare yang ditemui serta ditangani Karawang tahun 2020 sebanyak 39.035 pengidap untuk seluruh usia ataupun 61%. Maka dari itu penelitian kali ini bertujuan untuk mengelompokan penyakit menular disetiap puskesmas Karawang ke dalam beberapa kelompok menggunakan algoritma k-means clustering. Dari hasil penelitian Algoritma K-Means Clustering dalam melakukan pengelompokkan diperoleh 1 data puskesmas pada cluster 1, 4 data puskesmas pada cluster 2, 45 data puskesmas pada cluster 3 dari 50 data puskesmas. Adapun hasil evaluasi menggunakan metode Elbow untuk mencari nilai K terbaik, dimana hasil K=3 merupakan jumlah cluster terbaik. Kemudian hasil tersebut dievaluasi menggunakan SSE (Sum of Square Error). Hasil evaluasi menggunakan SSE (Sum of Square Error) tingkat akurasi yang didapat, yaitu 1.949. Nilai jarak dari 2 cluster ke 3 cluster tersebut merupakan nilai yang mengalami penurunan paling signifikan atau paling besar sehingga 3 cluster merupakan cluster terbaik.
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA ANALISIS SENTIMEN LARANGAN PENJUALAN ROKOK BATANGAN DI MEDIA TWITTER Ai Yanti; Deden Wahiddin; Rahmat Rahmat
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 5 No. 2 (2024): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Merokok adalah kebiasaan yang tak terpisahkan dari kelompok perokok di Indonesia. Menurut laporan Kementerian Kesehatan, sekitar 33,8% dari total penduduk Indonesia adalah perokok, artinya satu dari tiga orang termasuk perokok. Selain dampak kesehatan, sektor ekonomi juga dipengaruhi karena industri tembakau berkontribusi signifikan pada APBN tahun 2020, mencapai 10,11%. Oleh karena itu, pada tahun 2023, pemerintah berencana melarang penjualan rokok batangan secara perorangan. Hal ini berarti perokok harus membeli rokok dalam kemasan. Kebijakan ini didasarkan pada Keputusan Presiden (Keppres) yang melarang penjualan rokok batangan, yaito Keppres No. 25 Tahun 2022, sebagai bagian dari Program Penyusunan Peraturan Pemerintah Tahun 2023. Tujuan utama kebijakan ini adalah melindungi anak-anak agar tidak dapat membeli rokok batangan, yang lebih sering dibeli oleh mereka. Oleh karena itu, sebuah penelitian dilakukan untuk mengeksplorasi sentimen masyarakat terkait larangan penjualan rokok pada tahun 2023, khususnya di platform media sosial seperti Twitter. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naive Bayes untuk menganalisis sentimen. Proses melibatkan beberapa tahap, termasuk pembersihan data, konversi huruf kecil, pemisahan kata (tokenizing), normalisasi, penghapusan kata-kata umum (stopword), dan penyederhanaan kata (stemming). Setelah tahap pra-pemrosesan, data diberi label dan diklasifikasikan menggunakan metode Naive Bayes. Hasil kategorisasi tweet cenderung bersifat positif atau negatif. Dari penelitian ini, tingkat akurasi yang dicapai adalah 73%, presisi sebesar 84%, dan recall mencapai 69%.
Model Prediksi Kekuatan Gempa Dengan Menggunakan Algoritma Linear Regression Dan Support Vector Regression (Studi Kasus BMKG) Annisa Nurhalizah; Yana Cahyana; Rahmat Rahmat
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 5 No. 2 (2024): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Gempa bumi merupakan jenis bencana alam yang sulit untuk dihindari hal tersebut dapat berdampak buruk bagi kehidupan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi kekuatan gempa bumi di Pulau Jawa. Prediksi dilakukan dengan menggunakan algoritma Linear Regression dan Support Vector Regression sebagai pembanding. Pada algoritma Linear Regression mendapatkan nilai RMSE = 48.8352, MAPE = 1.2564 dan MAE = 24.065, sedangkan pada algoritma Support Vector Regression mendapatkan nilai RMSE = 50.9992, MAPE = 0.4029 dan MAE = 17.4873. hasil Linear Regression mendapatkan nilai yang lebih baik dalam melalukan model prediksi kekuatan gempa bumi di Pulau Jawa berdasarkan perhitungan RMSE, MAPE dan MAE.
Perbandingan Algoritma Regresi Linear Dan Polynomial Pada Prediksi Kasus Gempa Bumi Di Indonesia Fifi Pikriyati; Amril Siregar; Rahmat Rahmat
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 5 No. 2 (2024): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Bumi sebagai tempat tinggal kehidupan semua makhluk hidup dengan kekayaan yaitu sumber daya alam dan juga dapat menimbulkan potensi bencana alam, bencana alam yang dapat menghancurkan bumi dengan kerusakan yang cukup besar diantaranya gempa bumi. Gempa bumi merupakan sebuah energi yang didapatkan dari tekanan lempengan yang bergerak. Pada penelitian ini algoritma Regression Linear dan Polynomial digunakan sebagai metode untuk memprediksi gempa bumi berdasarkan kedalaman gempa dan besaran magnitude yang terjadi di Indonesia, menggunakan bahasa python. Proses penelitian ini lebih berfokus pada penerapan dan perbandingan algoritma. Data yang digunakan adalah data gempa bumi di Indonesia 2019-2022 dengan sebanyak 42408 data, pada peneltian ini menggambil wilayah di Indonesia Hasil penelitian ini diketahui bahwa menggunakan algoritma Regression Linear dan Polynomial dapat memprediksi gempa bumi di Indonesia, menghasilkan nilai error RMSE (root mean squared error) pada algoritma Polynomial menggunakan orde 3 menghasilkan nilai sebesar RMSE 0.7975 R2_Score 0.0690 dengan pemrograman python, sedangkan menggunakan algoritma Regression Linear menghasilkan nilai error sebesar dengan pemrograman python nilai RMSE 0.0611 dan R2_Score 0.8009. Berdasarkan hasil yang telah di dapatkan terjadi sebuah peningkatan nilai akurasi dengan penurunan nilai RMSE yang telah di dapatkan. Berdasarkan hasil yang diperoleh, pada penelitian ini menggunakan algoritma Polynomial lebih direkomendasikan dalam kasus memprediksi gempa bumi berdasarkan kedalaman gempa dan besaran magnitude yang terjadi di Indonesia dengan tingkat nilai akurasi yang lebih baik dan memiliki nilai error yang lebih kecil.
IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK PENDETEKSIAN CANDI JIWA DAN CANDI BLANDONGAN Hus’am Badruzzaman; Tohirin Mudzakir; Rahmat Rahmat
Scientific Student Journal for Information, Technology and Science Vol. 5 No. 2 (2024): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Publisher : Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

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

Abstract

Di wilayah Kabupaten Karawang terdapat peninggalan sejarah yaitu Candi Jiwa dan Candi Blandongan. Keunikan bentuk arsitektur yang dimiliki pada candi ini akan sangat disayangkan apabila tidak diperkenalkan serta diwariskan kepada generasi penerus, dalam rangka melestarikan identitas budaya Indonesia. Dengan memperkenalkan candi melalui pengenalan citra menggunakan algoritma CNN dan SVM, bertujuan untuk dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan teknologi untuk pelestarian dan promosi pariwisata budaya, kepada wisatawan lokal maupun mancanegara. Pada penelitian ini menggunakan 200 data citra Candi Jiwa dan Candi Blandongan yang terbagi kedalam data training 80%, data testing 10%, dan data validasi 10%. Hasil pegujian yang dilakukan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 85%.
THE INFLUENCE OF INNOVATIVE WORK ON EMPLOYEE PERFORMANCE WITH PARTICIPATIVE LEADERSHIP STYLE AS A MODERATING VARIABLE Rahmat Rahmat; Faizal Faizal; Raihan A. Hanasi; Lulu Ulfa Sholihannisa; Nurmahadi Nurmahadi
JURNAL ILMIAH EDUNOMIKA Vol 8, No 3 (2024): EDUNOMIKA
Publisher : ITB AAS Indonesia Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29040/jie.v8i3.15134

Abstract

ABSTRACT This research is a quantitative study with an explanatory approach, namely an approach that uses a number of previous studies, namely as the main support for building the foundation of the research being conducted. The data used in this article are primary data that researchers obtained from Muhammadiyah Hospitals spread throughout Indonesia as many as Five Hundred people. The data were collected through an online questionnaire containing 5 statements: strongly agree, agree, normal/so-so, disagree, and strongly disagree. The data used were analyzed using the smart PLS 4.0 analysis tool. The result in this article show that the Work Innovation variable can have a positive relationship direction and a significant influence on Employee Performance because the P-Values are positive and below the significance level of 0.05, namely 0.003. In line with the first hypothesis above, the next row also shows results that are in line with the hypothesis proposed by the researcher, namely that the Participative Leadership variable can strengthen the influence of the Work Innovation variable on Employee Performance because the P-Values are positive and below the significance level of 0.05, namely 0.000. This is because participatory leadership can increase employee motivation and enthusiasm in working, making employees more innovative and their performance also increases. Keywords: Innovative Work, Employee Performance, Participative Leadership Style
DEVELOPMENT ANDROID-BASED ONLINE LEARNING MEDIA WITH GIF ANIMATIONS AND WHATSAPP APPLICATIONS TO IMPROVE UNDERSTANDING OF BODY ANATOMY SUBJECT MATTER Rahmat Rahmat; Ansori; Agus Hasbi Noor
Jurnal Empowerment Vol 13 No 1 (2024): February 2024
Publisher : IKIP Siliwangi Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22460/empowerment.v13i1.4201

Abstract

The COVID-19 pandemic is the background for the more extensive development of online learning media used by education in the teaching and learning process. Media and teaching materials are crucial parts of the learning process, especially in online learning. The formulation of the problem in this research is how the development of learning media using WhatsApp and Android GIF animation on the subject of Body Anatomy can be understood by students. The research objective is to find out the development of media and teaching materials on the Body Anatomy subject using WhatsApp media and Android GIF animations. The research was carried out using the R&D method. Online learning media were developed through the validation stage by material experts and media experts. The attractiveness of learning media is based on small-scale trials carried out on 12 students and large-scale trials carried out on 22 students. The test subjects were carried out on 8th grade package B students at PKBM At-Tajdid, Cimahi City. So, the WhatsApp learning media and Android GIF animations that were developed received research in the interesting category and are suitable to be used as learning media for Package B on the Body Anatomy subject.
Co-Authors Aang Supriatna Achmad Nur Saleh Adam Has Wildan Ade Khadijatul Z. Hrp Ade Khadijatul. Z Hrp Ai Yanti Albert Gregori Alfian Adie Chandra Amid Rakhman Aminullah Aminullah amril siregar Anas Muzakki Andi Ahmad Chabir Galib Andi Alisha Filia Amadia Andi Masniati Andi Naurah Zahra Azhar Andri Soemitra Anisa Anisa Annisa Nurhalizah Ansori Arif Dian Pratama Arinal Magfirah Ashari Ashari Asmaul Husna Asmawati Asmawati Asriani Sitorus Awaluddin, Syah Ayu Saputri Baba, Basri Busnawir Busnawir Cut Lika Mestika Sandy Dadang Karmen Darmawati Davy Ivan Robert Jansen Dea Minahtri Anggreni Deden Wahiddin Deliana Mangisu Dian Firdiani Didi Suherdi Dudi Komaludin Eliarni S.T Rantenay ELIHAMI, ELIHAMI Emmi Rahmiwita Nasution Erwan Sastrawan Evan Supriyadi Fahri Fahri Faizal Faizal Fifi Pikriyati Gunaedy Utomo Hafifah Putri Hery Sumardiyanto Hus’am Badruzzaman I Nengah Suwastika I Putu Samskerta Imzakiyyah Ramadani Indah Hervina Indah Hervina Irna Hendriyani Irwansyah, Bambang Ismaya Ismaya Ita Sarmita Samad Jafar Jafar Jefri Imron Jumrawati Tahang Kafrawi Kafrawi Kencanawati, Martheana Khairul Saleh KHOIRI Kintan Rahmi Fauziah Kodirun Komis Simanjuntak Laksana, Rifo Nur Laksana Restu Lulu Ulfa Sholihannisa M Zarsadin Marhaendra Natawibawa Marhanedra Natawibawa Marlina Marlina Masnur Masnur Masrurah Arifin Bando Mauridhi Hery Purnomo Mika Rosalina Misnawati Misnawati Mochammad Muat Moh Ali Murtadlo Muh Idham Haliq muhamad Guntur Muhammad Afif Muhammad Aidil Muhammad Husnur Rofiq Muhammad Luthfi Muhammad Ruswandi Djalal Muhammad Taufiq Sumadi Mulianti Mustikasari Mustikasari Nabawi, Rahmat Azis Nandang Jamiat Nugraha Nandang Jamiat Nugraha Nasir Fadilla Marpaung Ni Gusti Ayu Roselani Nirwana Sukmawati Nivriawan Samoal Noor, Agus Hasbi Nuhung Suleman Nur Afif Nur Hanadia Rahman Nurasia Nurasia Nurhalimah Simorangkir Nurmahadi Nurmahadi Nurul Magfirah Rusdi Nurwahidah Nurwahidah PATRIANI PATRIANI Patrick Aines Simanihuruk purwantono purwantono Putra, Dean Anggara Rachmad Setiawan Rafi Sidik Rahmat Redha Ilahi Rahmawati Tilaar Raihan A. Hanasi Ratu Anindya Reinal Muhtarizal Agnyawan Reski Reski Rianta Pratiwi Rifo Nur Laksana Rifo Nur Laksana Restu Rivaldi Putra Pradana Rizky Dian Bareta Rizky Riyanto Rolan Rolan Rusiana Rusiana Saiful Bahri Saleha Saleha Salsabilah Azzahra Tuasikal Saniah, Nur Shelvina Shelvina Sri Muliani Suheriah Mulia Devi Suheriah Muliadevi Suherman suherman Sumardiyanto, Hery Suparman Suparman Syamsul Bahri Dg.Parani Syarif, Irman Syatrawati Tatang Abdurrahman Tatang Rohana Tohirin Mudzakir Triyono Triyono Ushwa Dwi Masrurah Arifin Bando Valan Valan Wa Ode Husriawati Wahidah Zein Br. Siregar Wahyu Raesandi Wingga Pratama Yakob Godlif Malatuny Yana Cahyana Yoga Nugraha Yultrisna Yultrisna Yunus Busa Zahraeni Kumalawati Zaitun Qamariah Zuhrinal M. Nawawi Zulkarnain Zulkarnain