Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
13.97
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) International Journal of Reconfigurable and Embedded Systems (IJRES) Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal INKOM TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Bulletin of Electrical Engineering and Informatics Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika JETT (Jurnal Elektro dan Telekomunikasi Terapan) JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) TEKTRIKA - Jurnal Penelitian dan Pengembangan Telekomunikasi, Kendali, Komputer, Elektrik, dan Elektronika Building of Informatics, Technology and Science Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics IJAIT (International Journal of Applied Information Technology) Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) Jurnal Abdi Insani Madani : Indonesian Journal of Civil Society JURPIKAT (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Charity : Jurnal Pengabdian Masyarakat JURNAL ILMIAH GLOBAL EDUCATION Prosiding Konferensi Nasional PKM-CSR Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi eProceedings of Applied Science eProceedings of Engineering Abdibaraya: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Rekayasa elektrika Jurnal INFOTEL Journal of Applied Engineering and Social Science Proceeding of Community Service and Engagement
Sugondo Hadiyoso
Universitas Telkom
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Nursing Public Health Social Sciences Other

Published : 161 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 161 Documents
Search

 12   13   14   15   16 
Kontrol Level Air Otomatis Pada Tangki Penampungan Air Hidroponik Berbasis ESP32 Tobing, Goldfried Manuel Lbn; Ema; Hadiyoso, Sugondo
eProceedings of Applied Science Vol. 11 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Applied Science

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

Abstract

Proyek ini membahas perancangan dan implementasi sistem otomasi kontrol level air pada tangki penampungan air hidroponik berbasis mikrokontroler ESP32. Sistem ini menggunakan sensor ultrasonik A02YYUW untuk memantau ketinggian air secara real-time dan selenoid valve sebagai aktuator untuk mengontrol aliran masuk air kedalam tangki. ESP32 berperan penting sebagai pusat kendali yang memproses data sensor dan untuk mengirimkan perintah menjalankan selenoid valve secara otomatis ketika level air berada di bawah batas yang ditentukan, hasil dari pembacaan sensor dan status aktif atau tidaknya selenoid valve akan dikirimkan ESP32 ke Firebase. Sistem ini dirancang untuk menjaga air pada tangki penampungan tetap sesuai dengan kebutuhan tanaman hidroponik, sekaligus mengurangi kerja manual petani. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini dapat berkerja dengan responsif dan akurat dalam menjaga level air pada tangki penampungan air. Penerapan sistem ini memberikan efisiensi dalam penggunaan air dan meningkatkan keberlangsungan sistem hidroponik secara otomatis. Kata kunci— Hidroponik, esp32, a02yyuw, selenoid valve
Aplikasi Neurobliss Pembangkit Sinyal Enhanced Alpha Pada Eksperimen Neuropsikologi Adnan, Muhammad; Azahra, Yasmin; Rogito, Azriel Gilbert Samuel; Balova , Fathrurrizqa; Inung Wijayanto; Sugondo Hadiyoso
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kecemasan merupakan gangguan mental yang sering dialami mahasiswa dan dapat mengganggu keseimbangan psikologis, akademik, serta sosial. Penelitian ini mengembangkan aplikasi Neurobliss, perangkat lunak desktop yang memfasilitasi stimulasi gelombang otak alfa melalui musik relaksasi dan binaural beats. Stimulasi audio ini bertujuan meningkatkan aktivitas gelombang alfa (8–13 Hz) yang berkaitan dengan relaksasi sekaligus menurunkan gelombang beta yang terkait stres dan kecemasan. Proses stimulasi dan monitoring menggunakan perangkat Muse EEG (Muse 2 dan Muse S) yang merekam sinyal listrik otak secara non-invasif. Data EEG diekspor dalam format CSV dan diproses dengan MATLAB, meliputi filtering dengan Band Pass Filter (0,5–60 Hz), konversi ke European Data Format, dekomposisi sinyal dengan Independent Component Analysis untuk menghilangkan artefak, serta analisis spektral menggunakan Fast Fourier Transform untuk memetakan distribusi daya pada pita frekuensi otak. Diharapkan stimulasi audio ini dapat meningkatkan daya gelombang alfa secara signifikan dan menurunkan kecemasan. Dengan demikian, Neurobliss menawarkan solusi teknologi untuk monitoring dan analisis EEG sekaligus menjadi alternatif intervensi dalam pengelolaan kesehatan mental mahasiswa. Kata kunci— Binarual Beats, EEG, enchaned alpha, kecemasan, Neurobliss
Aplikasi Neurobliss Pembangkit Sinyal Enhanced Alpha Pada Eksperimen Neuropsikologi Muhammad Adnan; Azahra, Yasmin; Rogito, Azriel Gilbert Samuel; Fathrurrizqa Balova; Inung Wijayanto; Sugondo Hadiyoso
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kecemasan merupakan gangguan mental yang sering dialami mahasiswa dan dapat mengganggu keseimbangan psikologis, akademik, serta sosial. Penelitian ini mengembangkan aplikasi Neurobliss, perangkat lunak desktop yang memfasilitasi stimulasi gelombang otak alfa melalui musik relaksasi dan binaural beats. Stimulasi audio ini bertujuan meningkatkan aktivitas gelombang alfa (8–13 Hz) yang berkaitan dengan relaksasi sekaligus menurunkan gelombang beta yang terkait stres dan kecemasan. Proses stimulasi dan monitoring menggunakan perangkat Muse EEG (Muse 2 dan Muse S) yang merekam sinyal listrik otak secara non-invasif. Data EEG diekspor dalam format CSV dan diproses dengan MATLAB, meliputi filtering dengan Band Pass Filter (0,5–60 Hz), konversi ke European Data Format, dekomposisi sinyal dengan Independent Component Analysis untuk menghilangkan artefak, serta analisis spektral menggunakan Fast Fourier Transform untuk memetakan distribusi daya pada pita frekuensi otak. Diharapkan stimulasi audio ini dapat meningkatkan daya gelombang alfa secara signifikan dan menurunkan kecemasan. Dengan demikian, Neurobliss menawarkan solusi teknologi untuk monitoring dan analisis EEG sekaligus menjadi alternatif intervensi dalam pengelolaan kesehatan mental mahasiswa. Kata kunci— Binarual Beats, EEG, enchaned alpha, kecemasan, Neurobliss
Aplikasi Neurobliss Pembangkit Sinyal Enhanced Alpha Pada Eksperimen Neuropsikologi Muhammad Adnan; Yasmin Azahra; Azriel Gilbert Samuel Rogito; Fathrurrizqa Balova; Inung Wijayanto; Sugondo Hadiyoso
eProceedings of Engineering Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Kecemasan merupakan gangguan mental yang sering dialami mahasiswa dan dapat mengganggu keseimbangan psikologis, akademik, serta sosial. Penelitian ini mengembangkan aplikasi Neurobliss, perangkat lunak desktop yang memfasilitasi stimulasi gelombang otak alfa melalui musik relaksasi dan binaural beats. Stimulasi audio ini bertujuan meningkatkan aktivitas gelombang alfa (8–13 Hz) yang berkaitan dengan relaksasi sekaligus menurunkan gelombang beta yang terkait stres dan kecemasan. Proses stimulasi dan monitoring menggunakan perangkat Muse EEG (Muse 2 dan Muse S) yang merekam sinyal listrik otak secara non-invasif. Data EEG diekspor dalam format CSV dan diproses dengan MATLAB, meliputi filtering dengan Band Pass Filter (0,5–60 Hz), konversi ke European Data Format, dekomposisi sinyal dengan Independent Component Analysis untuk menghilangkan artefak, serta analisis spektral menggunakan Fast Fourier Transform untuk memetakan distribusi daya pada pita frekuensi otak. Diharapkan stimulasi audio ini dapat meningkatkan daya gelombang alfa secara signifikan dan menurunkan kecemasan. Dengan demikian, Neurobliss menawarkan solusi teknologi untuk monitoring dan analisis EEG sekaligus menjadi alternatif intervensi dalam pengelolaan kesehatan mental mahasiswa. Kata kunci— Binarual Beats, EEG, enchaned alpha, kecemasan, Neurobliss
Integrasi Circuit Simulator pada LMS untuk Meningkatkan Hasil PBL: Studi Kasus Mata Kuliah Elektronika Ramdhani, Mohamad; Aprillia, Bandiyah Sri; Hadiyoso, Sugondo
Jurnal Ilmiah Global Education Vol. 5 No. 1 (2024): JURNAL ILMIAH GLOBAL EDUCATION, Volume 5 Nomor 1, Maret 2024
Publisher : LPPM Institut Pendidikan Nusantara Global

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55681/jige.v5i1.2448

Abstract

Mata kuliah Elektronika sering dianggap sulit oleh banyak mahasiswa karena memerlukan pehamanan yang mendalam tentang teori dan konsep dasar elektronika. Metode pembelajaran inovatif seperti Problem-Based Learning (PBL) menjadi sangat penting untuk mempermudah pemahaman, meningkatkan hasil belajar dan memperkaya keterampilan praktis siswa. PBL adalah metode belajar yang menggunakan masalah nyata sebagai platform untuk mempromosikan pembelajaran. PBL dinilai dapat meningkatkan keterampilan kritis, solusi masalah, dan komunikasi. Metode ini memungkinkan pelajar bekerja secara kolaboratif dalam grup untuk mencari solusi masalah. Oleh karena itu pada studi ini diusulkan sebuah integrasi Circuit Simulator pada Learning Management System (LMS) untuk meningkatkan hasil PBL pada mata kuliah Elektronika. Dari hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat menaikkan kelulusan sebesar 93,18% dibandingkan dengan kelas kontrol sebesar 85,64%. Metode ini diharapkan dapat diterapkan secara berkelanjutan sehingga dapat menurunkan tingkat ketidaklulusan mata kuliah Elektronika.
Comparison of Deep Learning Methods for Sleep Apnea Detection Using Spectrogram-Transformed ECG Signals Hadiyoso, Sugondo; Wijayanto, Inung; Sekar Safitri, Ayu; Dewi Rahmaniar, Thalita; Rizal, Achmad; Lata Tripathi, Suman
Journal of Electronics, Electromedical Engineering, and Medical Informatics Vol 7 No 4 (2025): October
Publisher : Department of Electromedical Engineering, POLTEKKES KEMENKES SURABAYA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35882/jeeemi.v7i4.967

Abstract

Sleep apnea is a sleep disorder that occurs when breathing is repeatedly interrupted during sleep. This condition can lead to various serious health problems if left untreated, such as high blood pressure, poor sleep quality, and difficulty concentrating. Sufferers often do not realize they have sleep apnea because it occurs during sleep. Generally, diagnosis is made through interviews with the patient and their family to identify common symptoms such as snoring, and then confirmed through physical examination and Polysomnography (PSG). Since sleep apnea is related to respiratory activity that correlates with changes in cardiac activity, electrocardiogram (ECG) examination during sleep serves as an alternative diagnostic method. Therefore, this study presents a comparative analysis of deep learning models for detecting sleep apnea from spectrogram-based ECG representations. The raw ECG signals were transformed into spectrograms and then saved as images for classification into normal and abnormal categories. Deep learning (DL) methods were applied for the classification of normal and sleep apnea ECGs. EfficientNet, MobileNetV2, DenseNet, AlexNet, and VGG16 were used to evaluate the performance of the proposed method and identify the best-performing model. The evaluation results show that EfficientNet achieved the highest performance with an accuracy of 91.01%, precision of 90.70%, recall of 95.76%, and an F1-score of 92.61%. EfficientNet outperformed the other evaluated models in this study. By utilizing a spectrogram-based approach combined with a scalable architecture, the method demonstrates competitive accuracy for sleep apnea detection. Exploring other approaches to further improve accuracy remains an interesting direction for future research
Implementasi Computer Vision Dalam Mendeteksi Pelanggaran Tidak Menggunakan Helm Pada Pengendara Motor Ayu Chellsya, Ananda; Aulia, Suci; Hadiyoso, Sugondo
eProceedings of Applied Science Vol. 9 No. 1 (2023): Februari 2023
Publisher : eProceedings of Applied Science

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

Abstract

Abstrak—Helm merupakan salah satu safety riding bagi penggendara motor yang berfungsi melindungi kepala.Rendahnya kesadaran pengguna motor untuk menggunakan perangkat keselamatan yang sesuai dengan Undang-Undang. Tingkat kecelakaan di Indonesia di dominasi oleh kendaraan sepeda motor. Ada juga kewajiban mengenai penumpang sepeda motor juga harus menggunakan helm yang memenuhi standar nasional Indonesia sesuai dengan Pasal 106 ayat (8) No. 22/2009. Oleh karena itu dibuatlah sebuah sistem deteksi helm. Salah satu metode yang diciptakan untuk menciptakan object detection yaitu metode You Only Look Once (YOLO) . Cara kerja YOLO yaitu dengan melihat seluruh gambar sekali , kemudian melewati jaringan syaraf sekali langsung mendeteksi object yang ada. Metode untuk pengenalan objek helm pada pengguna sepeda motor tersebut adalah Convolution Neutral Network (CNN). Yang dihasilkan dari pengerjaan Proyek Akhir ini adalah sebuah sistem deteksi helm yang dapat mendeteksi pengendara motor yang menggunakan dan tidak menggunakan helm yang bisa diaplikasikan di jalan raya. Sistem ini dibuat menggunakan metode YOLO Tiny3. Hasil Implementasi ini bertujuan untuk mendeteksi pengendara motor yang menggunakan helm dan tidak menggunakan helm, dengan hasil keluaran berupa citra yang telah terdeteksi orang yang menggunakan helm atau tidak menggunakan helm dengan adanya labelling dan bounding box pada citra yang telah terdeteksi pada pengendara motor di jalan raya. Dari hasil pengujian pada total 15 gambar menunjukan bahwa sistem dapat memunculkan notifikasi ada atau tidak adanya pelanggaran pengendara motor yang dilakukan pada 3 skenario terdapat nilai akurasi sebesar 100% dengan waktu proses 0.2 detik. Dan hasil pengujian pada total 75 gambar yang dilakukan pada 3 skenario terdapat rata-rata nilai presisi sistem tertinggi yaitu 88% pada skenario 1 dengan rata-rata waktu proses 0.2 detik dan rata-rata nilai presisi terendah ada pada skenario 2 yaitu 76% dengan rata-rata waktu proses 0.2 detikKata kunci — helm, YOLO, deteksi objek
Perancangan Language Translator Image To Text Menggunakan Metode Optical Character Recognition Berbasis Pengolahan Citra Okki Rahmalisty, Fiona; Aulia, Suci; Hadiyoso, Sugondo
eProceedings of Applied Science Vol. 9 No. 1 (2023): Februari 2023
Publisher : eProceedings of Applied Science

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

Abstract

Abstrak—Bahasa yang digunakan oleh masyarakat Indonesia di berbagai daerah beragam, karena Indonesia memiliki berbagai macam suku. Ketika wisatawan asing berkunjung ke tempat wisata yang ada di Indonesia khususnya di pulau Jawa, akan mengalami kesulitan dalam menerjemahkan Bahasa daerah kedalam Bahasa Inggris yang terdapat pada objek wisata, sehingga dapat menyebabkan informasi yang belum tersampaikan dengan baik. Oleh karena itu di buatlah sebuah sistem language translator image to text untuk menerjemahkan Bahasa daerah tersebut kedalam Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris yang terdapat pada gambar yaitu menggunakan metode OCR (Optical Character Recognition). Pada proyek akhir image to text ini telah dilakukan pengujian pengaruh warna background menggunakan warna hijau, biru, dan kuning. Dengan ukuran font 45pt, 55pt, dan 60pt. Pada jarak 1m, 1.5m, dan 2m. berdasarkan berbagai pengujian yang dilakukan, diperoleh parameter akuisisi terbaik pada font 55pt, jarak 1m, tinggi 2m, warna hijau sebesar 100%. Hasil status translate benar sebesar 90%. Dengan adanya translator image to text dapat memberikan informasi bagi wisatawan yang akan berkunjung ke tempat wisata yang ada di Indonesia khususnya pulau Jawa, dan dapat menerjemahkan Bahasa daerah ke Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris hanya dengan menggunakan kamera.Kata kunci — translator, Optical Character Recognition.
Perancangan Sistem Penerjemah Sign Language To Text Berbasis Image Processing Ruli Pandapotan, Bagas; Aulia, Suci; Hadiyoso, Sugondo
eProceedings of Applied Science Vol. 9 No. 1 (2023): Februari 2023
Publisher : eProceedings of Applied Science

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

Abstract

Abstrak—Bahasa isyarat adalah bahasa yang digunakan untuk berkomunikasi dengan menggunakan gerakan tubuh dan/atau ekspresi wajah. Makna atau arti dari gerakan tubuh dalam bahasa isyarat juga telah disepakati agar dapat digunakan untuk bertukar informasi. Bahasa isyarat ini biasa digunakan oleh penyandang tunarungu dan tunawicara untuk saling bertukar informasi dengan masyarakat normal pada umumnya. Hal ini yang membuat masyarakat normal mengalami kesulitan untuk berkomunikasi karena tidak semua memahami arti dari bahasa isyarat tersebut. Sehingga, untuk mengatasi masalah tersebut dilakukan upaya perancangan sistem penerjemah agar dapat dimengerti oleh masyarakat umum. Pada proyek akhir ini, telah dirancang sistem penerjemah bahasa isyarat per karakter menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur VGG-19 berbasis image processing dengan menggunakan bahasa pemrograman phyton. Data berupa dataset gambar gerakan tangan dalam bahasa isyarat akan dikumpulkan dan digunakan sebagai acuan objek pengenalan untuk pendeteksian sistem penerjemah ini, yang selanjutnya akan diproses untuk menjalankan program penerjemah bahasa isyarat per karakter ini menjadi sebuah teks. Hasil dari proyek akhir ini menunjukkan bahwa sistem dapat menerjemahkan BISINDO per karakter dengan akurasi pengujian sebesar 100%.Kata kunci — convolutional neural network, BISINDO, VGG-19.
Penerjemah Huruf Vokal Pada Bahasa Isyarat Indonesia (Bisindo) Menjadi Audio Berbasis Image Processing Zhillan Al Rashif, Mohammad; Aulia, Suci; Hadiyoso, Sugondo
eProceedings of Applied Science Vol. 9 No. 3 (2023): Juni 2023
Publisher : eProceedings of Applied Science

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

Abstract

Abstrak4Di Indonesia sendiri terdapat bahasa isyarat yang sering digunakan dan sudah diakui serta disepakati agar dapat digunakan untuk saling bertukar informasi, yaitu Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO). Bahasa Isyarat Indonesia (BISINDO) merupakan bahasa isyarat yang menjadi bahasa sehari-hari bagi sebagian orang penyandang disabilitas khususnya seorang tunarungu. Proyek akhir ini dibuat, dengan tujuan agar lebih banyak orang yang mengetahui huruf vokal BISINDO. Pada Proyek Akhir ini, telah dirancang sebuah sistem penerjemah huruf vokal BISINDO per karakter menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur VGG-19 berbasis image processing dengan menggunakan bahasa pemrograman pyhton. Data yang diambil merupakan gambar gerakan tangan huruf vokal dalam bahasa isyarat yang dibiagi menjadi tiga yaitu 100 citra BISINDO, 150 citra BISINDO new, dan 250 citra BISINDO mix yang digunakan sebagai pengenalan untuk pendeteksian sistem penerjemah ini, yang selanjutnya akan diproses untuk menjalankan program penerjemah bahasa isyarat per karakter ini menjadi sebuah audio. Berdasarkan hasil pengujian dari 2 skenario, yaitu 100 citra untuk pengujian dan pelatihan, dan 150 citra untuk validasi data, dari hasil pengujian dan pelatihan diperoleh tingkat akurasi tertinggi sebesar 100% dengan menggunakan nilai epoch sebesar 14 dan batch size sebesar 4.Kata kunci : Convolutional Neural Network, BISINDO, VGG-19.
Co-Authors -, Suryatiningsih A. V. Senthil Kumar A.A. Ketut Agung Cahyawan W Aaron Abel Abi Hakim Amanullah Achmad Rizal Achmad Rizal ADIANGGIALI, ANYELIA Adisaputra, Rangga Adiwijaya, Agustinus Aldian Adjie Gery Ramadhan Adnan Azhary Afandi, Mas Aly Agung Muliawan Ahmad Hilmi Ahmad Muammar Agusti Akhmad Alfaruq Akhmad Alfaruq Alfaruq, Akhmad Alfaruq, Akhmad Aliffansyah, Lingga Alvinas Deva Sih Illahi Ana Durrotul Isma Anatasya Bella Andhita Nurul Khasanah Andri Juli Setiawan Andro Harjanto Anggit Syorgaffi Anggun Fitrian Isnawati ANGGUNMEKA LUHUR PRASASTI Arfianto Fahmi Arif Indra Irawan ARIS HARTAMAN Ashshiddiqqi, Muhammad Arhizal Asma Zahira Asril Ibrahim Astri Wulandari Audry Stevany Aulia Ayu Dyah Lestari Ayu Chellsya, Ananda Ayu Tuty Utami Azahra, Yasmin Azriel Gilbert Samuel Rogito Azzahra, Salwa Bagus Tri Astadi Balova , Fathrurrizqa Bambang Hidayat Bandiyah Sri Aprillia Barus, Exal Deo Jayata Bayu Erviga Yulanda Setiawan Bayuaji Kurniadhani Bimo Rian Tri Nugroho Budhi Irawan Budi Prasetya Budi Prasetya Budiyawan Naztin Burhanuddin D. Burhanuddin Dirgantoro Cucu Fitri Dadan Nur Ramadan Dadan Nur Ramadhan Dadan Nur Ramadhan Denny Darlis Dewi Budiwati, Sari Dewi Rahmaniar, Thalita Dharu Arseno Didin Bramastya Dieny Rofiatul Mardiyah Diliana, Faizza Haya Efri Suhartono Ema ERVIN MASITA DEWI Exal Deo Jayata Barus Ezi Rohmat Fadiaga Omar Michlas Fairuz Azmi FAJRI, SETIO EKA FARDAN FARDAN Farhan Alghifari Chaniago Saputro, Muhammad Farrel Fahrozi Fathrurrizqa Balova FATURRAHMAN, RAIHAN Fauzia Anis Sekar Ningrum Fony Ferliana Widianingrum Gadama, Melsan Gartina Husein, Inne Gelar Budiman Ghilman Hafizhan Gifari, Rizqi Al Goldfried Manuel Lbn Tobing Habib, Arrijal Hadjwan, Razel Hannissa Sanggarini Hariyani , Yuli Sun Hasanah Putri Hengky Yudha Bintara Heru Nugroho Hilman Fauzi, Hilman HUMAIRANI, ANNISA Hurianti Vidyaningtyas HW, EVA AISAH Ilham Edwian Berliandhy Ilmi, M. Bahrul Indrarini Dyah Irawati Inung Wijayanto Irsyad Abdul Basit Istikmal Ivany Sesa Rehadi Ivosierra Andrea Larasaty Jannah, Firna Noor Jannah, Sabila Hayyinun Jasmine, Diva Dhila Jauhari, Muhammad I Javani Sekar Larasati Jehan Pratama Herdaning Jondri Jondri Koredianto Usman Kridanto Surendro Kris Sujatmoko Kurnia Ismanto, Rima Ananda Larasaty, Ivosierra Andrea Lata Tripathi, Suman LATIP, ROHAYA Ledya Novamizanti Lurina, Manda Luthfi Muhammad Pahlevi Lutvi Murdiansyah Murdiansyah M. Nur Imam DJ Mahmud Dwi Sulistiyo Manda Lurina Meidatomo , Muhammad Haykal Milan Adila Amalia Mohamad Ramdhani Muh. Kurniawan, A. Muhamad Roihan Muhammad Adnan Muhammad Afif Ridwansyah Muhammad Alfachri Akbar Muhammad Arhizal Ashshiddiqqi Muhammad Farhan Alghifari Chaniago Saputro Muhammad Iqbal MUHAMMAD JULIAN, MUHAMMAD Nadya Silva Arline Nasution, Muhammad Ilham Kurniawan Nasution, Seri Wahyuni Naufal Juhaidi Jafal Naufal Rizky Pratama Nur Arviah Sofyan Nur Pratama, Yohanes Juan Nur Ramadhani Nursanto Nursanto NURSANTO NURSANTO, NURSANTO Nurwan Reza Fachrurrozi Okki Rahmalisty, Fiona Pahira, Ela Diranda Patricia Lovenia Garcia Periyadi Permana, Andri Satia Prahara, Dzakwan Bahar Prajna Deshanta Ibnugraha Putra, I Gusti Ngurah R. A. Putri Fatoni, Salwa Berliana Putri, Athaliqa Ananda Putri, Silvi Dahlia R. Dhenake Aghni Bunga R. Yunendah Nur Fu’adah Radial Anwar, Radial Radian Sigit Raditiana Patmasari Rahmaniar, Thalita Dewi Rahmat Widadi Ramdani, Ahmad Zaky Ratna Mayasari Reivind P. Persada RENALDI, LUKY RENALDI, LUKY RENDIKA, ANANDA Rendy Munadi Reni Dyah Wahyuningrum Reny Yuliani Arnis Ridha Muldina Negara Rina Pudji Astuti Riska Aprilina Rita Magdalena Rita Purnamasari Rizal Fachrudin Maulana Rizky Aulia Rahman Robinzon Pakpahan Rogito, Azriel Gilbert Samuel ROHMAT TULLOH Rosmiati, Mia Ruli Pandapotan, Bagas Ryan Bagus Wicaksono Safitri, Ayu Sekar Said, Ziani Sania Marcellina Bryan Sasmi Hidayatul Yulianing Tyas Sa’idah, Sofia Sekar Safitri, Ayu Septiansyah, Rizky SETIAWAN, AWAN WAHYU Sianturi, Kristian Fery Sidqi, Anka Sigit, Radian Siti Sarah Maidin Siti Zahrotul Fajriyah Sofia Naning Hertiana Suci Aulia Sugeng Santoso Sulistyo, Tobias Mikha Surya Putra Agung Saragih Suyatno Suyatno Syifa Nurgaida Yutia Tasya Chairunnisa Tati Latifah Erawati Rajab Teguh Musaharpa Gunawan Thomhert Suprapto Siadari Tita Haryanti Tobing, Goldfried Manuel Lbn Tri Nopiani Damayanti Triadi Triadi Unang Sunarya Untari Novia Wisesty Vany Octaviany Vera Suryani Wahyu Hauzan Rafi Wibowo, Raiyan Adi Wirakusuma, Muhammad P. Yasmin Azahra Yoza Radyaputra Yudha Purwanto Yudiansyah Yudiansyah YULI SUN HARIYANI YUYUN SITI ROHMAH Zahrah, Nasywa Nur Zhillan Al Rashif, Mohammad Zulfikar F.M. Ramli