Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.298
P-Index
This Author published in this journals
All Journal ComEngApp : Computer Engineering and Applications Journal VALENSI JURNAL KIMIA SAINS DAN APLIKASI Jurnal Natur Indonesia Jurnal Riset Kimia SEMIRATA 2015 Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI Jurnal Surya Medika Jurnal CoreIT Indonesian Journal of Chemistry JURNAL PHOTON JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI J-Dinamika: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Building of Informatics, Technology and Science Zonasi: Jurnal Sistem Informasi AL - Mujaddid Jurnal Ilmu-ilmu Agama Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Information System Journal (INFOS) KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Dinamika Lingkungan Indonesia Makara Journal of Science Tsaqofah: Jurnal Penelitian Guru Indonesia Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Aurelia: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Indonesia Jurnal Aplikasi IPTEK Indonesia AHKAM : Jurnal Hukum Islam dan Humaniora Mestaka: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Molekul: Jurnal Ilmiah Kimia Journal Of Artificial Intelligence And Software Engineering
Jasril Jasril
Unknown Affiliation
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 69 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 69 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Pemberdayaan Masyarakat Melalui Pemanfaatan Limbah Dedak Padi Sebagai Pakan Buatan Ikan Lele Di Desa Kemuning Muda, Kecamatan Bunga Raya, Kabupaten Siak: Community Empowerment through the Utilization of Rice Bran Waste as Artificial Feed for Catfish in Kemuning Muda Village, Bunga Raya District, Siak Regency Nurhayati; Muslim Syaifullah, Mhd; Jasril, Jasril; Fawrin, Heralda; Muhdarina, Muhdarina
J-Dinamika : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol 10 No 1 (2025): April
Publisher : Politeknik Negeri Jember

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

Abstract

Desa Kemuning Muda di Kecamatan Bunga Raya, Kabupaten Siak, Riau, merupakan daerah dengan produksi padi yang melimpah. Dalam proses penggilingan, dedak padi dihasilkan sebagai limbah, tetapi belum dimanfaatkan secara optimal oleh masyarakat. Selain itu, beberapa warga desa melakukan budidaya ikan, termasuk ikan lele, yang terkendala oleh tingginya biaya pakan yang mencapai 60-70% dari biaya produksi. Pemanfaatan dedak padi sebagai pakan lele menawarkan solusi untuk mengurangi biaya produksi sekaligus mengelola limbah pertanian. Pembuatan pakan melibatkan alat sederhana, seperti panci dan kompor, serta bahan-bahan seperti dedak halus, pelet, ikan asin halus, garam, minyak, dan air. Prosesnya dimulai dengan mencampur pelet yang telah dilelehkan dalam air panas dengan dedak halus, minyak, garam, dan ikan asin. Adonan kemudian dibentuk menjadi pelet kecil dan dikeringkan di bawah sinar matahari agar awet. Pakan lele juga dapat dibuat menggunakan metode fermentasi dengan menambahkan pupuk organik cair mikroorganisme (EM4). Bahan kering dicampurkan terlebih dahulu, kemudian larutan EM4 ditambahkan dan diaduk hingga merata. Proses fermentasi dilakukan selama 3-5 hari. Pakan alternatif ini siap digunakan dan menawarkan manfaat bagi pembudidaya lele dalam mengurangi biaya serta meningkatkan keberlanjutan lingkungan.
APPLICATION OF K-NEAREST NEIGHBOR REGRESSION METHOD FOR RICE YIELD PREDICTION Handayani, Lestari; Alfarabi.B, Alif; Aprilia, Tasya; Wulandari, Indah; Jasril, Jasril; Ramadhani, Siti; Budianita, Elvia
Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 11, No 1 (2025): June 2025
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/coreit.v11i1.30907

Abstract

Rice plants with the Latin name Oryza Sativa are food plants that are widely used as the main food crop in various countries, one of which is Indonesia. Indonesia is ranked 4th as the largest rice consuming country in the world. This requires the availability of rice to be maintained. Unstable rice production can be a problem. One of the districts that has experienced a decline in rice production in recent years is the district of Lima puluh kota located in West Sumatra province. This requires prediction of rice production so that it can be used as a benchmark for the future. This study uses data on rice production in fifty cities from 2013 to 2023. The method used to predict is k-nearest neighbor regression (KNN Regression). The data division uses rasio 90 : 10. In testing the data used is divided into 2, namely normal data and data that has been normalized. The test results produce the smallest mean absolute percentage error (MAPE) value of 6.98% on normal data, the value of k is 6 with data division using k-fold 5. Based on the resulting MAPE value, it can be said that KNN Regression can predict rice production results very accurately.
A Novel Benzenesulfonylurea-Substituted Pyridazinone Derivative with Antidiabetic Effect as the Peroxisome Proliferator-activated Receptor (PPAR-γ) Agonist Fatisa, Yuni; Yasthophi, Arif; Elviyenti, Elviyenti; Ikhtiaruddin, Ihsan; Frimayanti, Neni; Teruna, Hilwan Yuda; Jasril, Jasril
Jurnal Kimia Valensi Jurnal Kimia VALENSI, Volume 11, No. 1, May 2025
Publisher : Department of Chemistry, Faculty of Science and Technology Syarif Hidayatullah Jakarta State Islamic University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/jkv.v11i1.42187

Abstract

Peroxisome Proliferator-activated Receptor (PPAR-γ) protein is one of the target proteins for insulin sensitivity therapy in Type 2 DM. PPAR-γ has a key role as a nuclear receptor that regulates the expression of several metabolism-related genes. This research aims to   synthesize a novel   benzenesulfonylurea-substituted   pyridazinone     derivative, namely (E)-N'-(1-(4-(3-(4-methoxyphenyl)-6-oxopyridazin-1(6H)- yl)phenyl)ethylidene)-4-methylbenzenesulfonohydrazide (8) and predicted it activity as the PPAR-γ agonist using a molecular docking approach and ADMET profiles. The compound 8 was obtained through a Schiff base condensation reaction between compound 6, p-tosyl hydrazine, and a glacial acetic acid catalyst using monowave. The purity of the compound was determined by TLC test, and melting point measurement. The structure was confirmed through FTIR, 1H-NMR, C-NMR and HRMS analysis. Molecular docking studies were carried out on the crystal structure of the human PPAR-γ Ligand Binding Domain target protein in complex with the α-aryloxyphenyl acetic acid agonist (PDB ID 1ZEO). The results of the docking show that compound 8 has a lower binding free energy than rosiglitazone (positive control) with a free energy value (S score) = -13.513 kcal/mol and -8.3089 kcal/mol, respectively. Compound 8 can form two hydrogen bonds with residues His323 and Ser289, π-π interactions with Phe363 and π-H interactions with Cys285.  The interactions are similar to the interaction between the native ligand agonists α-aryloxyphenyl acetic acid and rosiglitazone with the target protein. Furthermore, compound 8 is predicted to have a moderate ADME profile. The results support that compound 8 can be developed as a PPAR-γ agonist candidate for the antidiabetic therapeutic agent.
Pemberdayaan Ibu-Ibu PKK Desa Suka Ramai, Kec. Tapung Hulu, Kab. Kampar dengan Produk Facemist Berbahan Dasar Aloevera Dan Ekstrak Green Tea Hilma, Rahmiwati; Prasetya, Prasetya; Syahri, Jufrizal; `Nasution, Hasmalina; Syafri, Rahmadini; Siregar, Sri Hilma; Perdana , Fitra
Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI Vol. 5 No. 2 (2021): Pengabdian Untuk Mu negeRI
Publisher : LPPM UMRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jpumri.v5i2.3067

Abstract

Pandemik Covid-19 memberikan dampak yang signifikan terhadap tatanan kehidupan sosial dan ekonomi masyarakat global, termasuk masyarakat di Desa Suka Ramai, Kec. Tapung, Kab, Kampar. Tingginya harga obat-obatan termasuk kosmetik, krisis ekonomi yang belum juga berangsur pulih menimbulkan depresi bagi masyarakat, terutama bagi Ibu-ibu. Pada kegiatan ini dilakukan pemberdayaan berupa penyuluhan dan pelatihan bagi Ibu-ibu PKK, kader posyandu dan remaja putri untuk memproduksi sendiri produk facemist multiguna untuk kesehatan dan kecantikan. Dibidang Kesehatan produk ini bersifat antidepresan dan kecantikan memberikan kesegaran, bersifat sebagai antioksidan, antiaging dan mengurangi jerawat pada wajah. Kegiatan ini dilakukan secara luring dengan protokol kesehatan yang ketat. Kegiatan terlaksana dengan baik, terlihat dengan antusias peserta akan materi-materi pelatihan, jumlah peserta yang tidak berubah dari awal kegiatan sampai selesai. Dari kegiatan ini dihasilkan produk facemist “ESM” yang diproduksi oleh peserta pelatihan. Ibu-ibu PKK dan Bapak Kepala Desa Suka Ramai, sangat berterima ksih atas terlaksananya kegiatan di Desa mereka dan berharap akan ada kegiatan lain yang juga dilaksanakan di Desa tersebut.
Workshop Sertifikasi Pranata Laboratorium Untuk Guru Sains Tingkat SLTA Se-Provinsi Riau Siregar, Sri Hilma; Prasetya, Prasetya; Nasution, Hasmalina; Hilma, Rahmiwati; Perdana, Fitra; Syafri, Rahmadini; Syahri, Jufrizal
Jurnal Pengabdian UntukMu NegeRI Vol. 7 No. 1 (2023): Pengabdian Untuk Mu negeRI
Publisher : LPPM UMRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37859/jpumri.v7i1.4932

Abstract

Saat ini banyak sekolah tingkat SLTA se-Provinsi Riau dan sekitarnya tidak memiliki pranata laboratorium pendidikan yang berkompeten dibidangnya. Hal ini menyebabkan banyak sekolah yang memiliki laboratorium tapi tidak digunakan secara maksimal, dan siswa siswi tidak dapat melaksanakan praktikum yang semestinya di laboratorium. Laboratorium hanya menjadi tempat pajangan alat peraga dan instrumentasi. Berdasarkan hal tersebut, kami merasa perlu memfasilitasi para pranata laboratorium pendidikan dengan memberikan pelatihan pengelolaan dan penggunaan laboratorium untuk praktikum siswa siswi di sekolah. Sehingga dihasilkan lulusan yang berkompeten. Kegiatan dirancang dalam bentuk pengembangan wawasan keilmuan melalui pemberian berbagai teori selama 2 hari dan dilanjutkan dengan praktik dan penugasan pada 2 hari berikutnya. Materi yang diberikan kepada peserta diantaranya tentang inovasi hasil penelitian, pengenalan dan pengelolaan laboratorium, praktikum ciri-ciri reaksi kimia, hokum kekekalan massa, reaksi zat makanan. pemahaman dan kemampuan guru terhadap materi pelatihan, yang nantinya dapat digunakan sebagai acuan dalam melaksanakan praktikum di laboratorium sekolah. Kegiatan workshop ini mendapat sambutan yang baik dari peserta dan berhasil dengan baik. Keadaan ini dapat dilihat dari kehadiran peserta yang hampir mencapai 100%. Peserta terdiri guru dan pranata laboratrium pendidikan ingkat SLTA se-Provinsi Riau.
EKSPLORASI FITUR FASTTEXT, TF-IDF DAN INDOBERT PADA METODE K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN Putri, Atika; Agustian, Surya; Jasril, Jasril; Afrianty, Iis
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 7 No. 1 (2025): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Januari 2025
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v7i1.24779

Abstract

Sentiment classification is essential for analyzing public opinion, particularly on social media issues. One of the main challenges in sentiment classification is the limited amount of training data, which often affects the model's ability to make accurate predictions. This study examines Kaesang Pengarep's appointment as PSI chairman using feature extraction methods such as FastText, TF-IDF, and IndoBERT, alongside the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm. Optimization steps include adding external data, refining text preprocessing, applying data scaling, and tuning parameters. The baseline model achieved 44% accuracy and 39% F1-score using FastText. After optimization and switching to IndoBERT, the optimal model achieved 57% accuracy and 49% F1-score, showing a 10% improvement. These findings demonstrate that optimizations, such as advanced feature extraction and parameter tuning, significantly impact sentiment classification. Future research could focus on advanced optimization techniques to address data limitations and enhance sentiment analysis performance. Keywords: Sentiment Classification, Model Optimisation, K-Nearest Neighbor, FastText, TF-IDF, IndoBERT.
KLASIFIKASI SENTIMEN MENGGUNAKAN BIDIRECTIONAL LSTM DAN INDOBERT DENGAN DATASET TERBATAS Illahi, Ridho; Agustian, Surya; Jasril, Jasril; Yanto, Febi
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 7 No. 1 (2025): Publikasi artikel ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Periode Januari 2025
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v7i1.25091

Abstract

Untuk mendapatkan informasi melalui media sosial mengenai popularitas termasuk juga sentimen masyarakat terhadap para tokoh politik, masalah waktu menjadi krusial. Oleh karena itu, menganalisis hal tersebut menggunakan komputer menjadi pilihan. Namun menyediakan data yang berlabel cukup untuk pembelajaran mesin dalam kasus analisis sentimen dan tingkat kepopuleran dari media sosial, akan menyebabkan waktu yang dibutuhkan menjadi lebih lama. Penelitian ini mengembangkan model Bi-LSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) yang dipadukan dengan IndoBERT sebagai fitur representasi teks, untuk menganalisis sentimen dengan data training yang terbatas. Isu utama mengenai pengangkatan Kaesang sebagai ketua umum Partai Solidaritas Indonesia (PSI), hanya menyediakan 300 – 600 tweet berlabel positif, negatif dan netral untuk training. Data tweet setelah melalui tahap preprocessing dan vektorisasi BERT, dilatih pada metode klasifikasi Bi-LSTM. Langkah-langkah optimasi dilakukan sampai kepada hyperparameter tuning untuk menemukan model terbaik. Meski jumlah data train terbatas, model yang diusulkan berhasil mencapai F1-score sebesar 71% pada data validasi, dan 59% pada pengujian data test. Hasil penelitian mendemonstrasikan keefektifan metode Bi-LSTM dan fitur IndoBERT dalam mengukur opini masyarakat di media sosial. Framework metode klasifikasi yang diusulkan sangat potensial sebagai alat untuk menganalisis respons masyarakat terhadap isu politik terkini.
Pembuatan Nugget Dari Biji Nangka Upaya Mengoptimalkan Sumber Daya Masyarakat Desa Kualu Nenas Nasution, Hasmalina; Putri, Rahmayani Indah; Hidayati, Retno; Prasetya, Prasetya; Perdana, Fitra; Syafri, Rahmadini; Syahri, Jufrizal; Hilma, Rahmiwati; Siregar, srihilma; Ramadhanti, Aulia Rizki
Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Vol. 4 No. 4 (2023): Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN)
Publisher : Lembaga Dongan Dosen

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

Abstract

Kualu Nenas Village is a village that produces quite a lot of jackfruit flesh in the form of chips for sale. UMKM that process jackfruit as the main ingredient will have an impact on the amount of easily damaged organic solid waste from the jackfruit itself, such as jackfruit seeds. However, in processing jackfruit seeds are more often just boiled or fried as a snack. One way to process jackfruit seed waste is to make nuggets. Socialization and nugget making training activities were carried out in Kualu Nenas Village with the PPK Ormawa HIMAKI team. The aim of this activity is to increase knowledge and skills for the people of Kualu Nenas Village in processing waste, optimizing natural resources, and improving the community's economy by selling jackfruit seed nuggets. The activity began with a presentation through socialization of material about waste jackfruit seeds and nuggets in general, then continued with practical training in making nuggets from waste jackfruit seeds. The results obtained from this community service activity are that the community can understand the techniques for processing jackfruit seed waste into nuggets well as shown by the achievement percentage ≤ 74%.
Pelatihan Menulis Berita bagi Siswa SMA Negeri 2 Painan Kabupaten Pesisir Selatan, Sumatera Barat Jasril, Jasril; Asmawati, Asmawati; Ulya, Ridha Hasnul
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 9 No. 1 (2025)
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

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

Abstract

Pengabdian kepada masyarakat yang telah dilaksanakan ini bertujuan meningkatkan keterampilan menulis berita pada siswa SMA Negeri 2 Painan, Kabupaten Pesisir Selatan, Sumatera Barat. Keterampilan menulis berita sangat penting bagi siswa sebagai bagian dari kemampuan literasi dan komunikasi, terutama dalam era informasi saat ini. Pelatihan ini diselenggarakan untuk memberikan pemahaman dasar mengenai teknik menulis berita yang baik dan benar, mulai dari penulisan judul, lead, hingga struktur berita yang jelas dan informatif. Selain itu, pelatihan ini juga bertujuan untuk meningkatkan kreativitas siswa dalam menyusun berita yang relevan dan menarik. Metode yang digunakan dalam pelatihan ini adalah pendekatan partisipatif, melalui pelibatan siswa secara langsung dalam proses menulis berita dengan bimbingan fasilitator. Hasil pelatihan menunjukkan adanya peningkatan kemampuan siswa menulis berita dilihat dari pengetahuan menulis berita, kemampuan praktis menulis berita, dan kreativitas dalam menulis. Selain itu, terdapat peningkatan pemahaman siswa tentang etika jurnalisme dan cara memvalidasi informasi yang akan disampaikan. Dengan adanya pelatihan ini, siswa SMA Negeri 2 Painan, Kabupaten Pesisir Selatan dapat lebih percaya diri dalam menulis berita yang berkualitas dan dapat memanfaatkannya sebagai sarana untuk berkomunikasi dan berbagi informasi di masyarakat.
Prediksi Harga Kelapa Sawit Menggunakan Metode Extreme Learning Machine Hariansyah, Jul; Budianita, Elvia; Jasril, Jasril; Afrianty, Iis
Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) Vol 5 No 2 (2024): February 2024
Publisher : Forum Kerjasama Pendidikan Tinggi (FKPT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47065/josyc.v5i2.4858

Abstract

Palm oil is one of the keys to the Indonesian economy and the main commodity for attracting foreign investment. The palm oil and palm kernel industry generates most of the foreign currency from palm oil. The price of palm oil often goes up and down every month resulting in instability in the income received by people who own oil palm plantations. The aim of predicting palm oil prices is to carry out appropriate planning or steps for palm oil business actors. One way to overcome this problem is to make predictions. One method that can make predictions is the Extreme Learning Machine (ELM). ELM is an artificial neural network method used to predict palm oil prices. The ELM method is a feedforward method with a single hidden layer which is better known as a single hidden layer feedforward neural network (SLFNs). In this research, the best implementation was 5 inputs with 20 neurons in the hidden layer with output in the form of palm oil price predictions. Based on the tests carried out, the research produced the smallest error rate of 0.0027111424247658633 using 20 neurons in the hidden layer so that the latest data prediction test results for 5 price rotations in September rotation 1 were 1400.314191, September rotation 2 were 1846.798921, September rotation 3 amounted to 1505.430419, September rotation 4 amounted to 2301.853412, September rotation 5 amounted to 2645.082489 in palm oil price predictions.
Co-Authors - Aisyah - Nurlaili -, Sulismayati Abdul Aziz Adel Zamri Adel Zamri agistia, nesa Ahmad Dusuki Daulay Ahmad Fauzan Aisyah Aisyah Aisyah, - Akbar, Unggul Al Fiqri, M. Faiz Alfarabi.B, Alif Ananda, Sherly Anggita, Anggi Fisi Aprilia, Tasya Asmawati Asmawati Baehaqi Bintal Amin Christine Jose Christine Jose Dampang, Hasria Darian Alfatos Denai Wahyuni Desviana, Laila Dewi, Erna Puspita Elin Haerani Elka Yuslinda Elvia Budianita Elviyenti, Elviyenti Fadhilah Syafria Faladhin, Johan Fauzi, Faradiba Kamilia Fawrin, Heralda Febi Yanto Fernando, Rivan Fiffah, Chainul Firmathoina, Aisyah Fitri Insani Fitria Novitasari Frischa Meivilona Yendi Gusti, Siska Kurnia Haiyul Fadhli Hamersat, Danu Haresman, Haresman Hariansyah, Jul Hasmalina Nasution Hendra, Rudi Hilwan Yuda Teruna Hurria, Hurria Ihsan Ikhtiarudin Iis Afrianty Ikhtiaruddin, Ihsan Iktiarudin, Ihsan Illahi, Ridho Indah Wulandari Iqbal Maulana Isnaniar Iswantir M Jufrizal Syahri Laila Desviana Lazulva Lazulva, Lazulva Lestari Handayani Lisa Utami Mahesi Agni Zaus Marta, Rizkayeni Masykur HZ Masykur Hz Muhammad Ayyub Roy Tama Muhammad Irsyad Muhdarina Muhdarina Muhdarina Muliani, Sarifah Muslim Syaifullah, Mhd Nazir, Alwis Negara, Benny Sukma Neni Frimayanti Nizar Zulmi Hasibuan Nofirda, Fitri Ayu Novianty, Riryn Nuraini Ramadhani Nurhayati Nurlaili Nurlaili Nurlaili, - Nurwijayanti Pranata, Joni Prasetya Prasetya, Prasetya Putra, Ade Herdian Putra, Rido Putri, Atika Putri, Rahmayani Indah Rahayu, Anggi Putri Rahma Dona Rahmadini Syafri Rahmiwati Hilma Ramadhani, Eka Ramadhani, Siti Ramadhanti, Aulia Rizki Retno Hidayati Rudi Hendra Salsabiela, Fadhilla Sardi, Hajra Sari, Meidita Kemala Sari, Nila Puspita Satira, Husna Shalihah, Putri Mar Atus Silvera Devy Siregar, Sri Hilma Siregar, srihilma Soeci Izzati Adlya Sofyan Husein Siregar Sulismayati - Surya Agustian Suwanto Sanjaya Syaifullah, Mhd Muslim Syukri Daud Tri Windarti Tri Windarti Tria Harlianti Ulhukmi, Nisa Veithzal Rivai Zainal WAHYUDI, DIKI Wenni, Osriza Yan Guspriadi Yasthophi, Arif Yuana Nurulita Yuca, Verlanda Yuharmen - Yum Eryanti Yuni Fatisa Yusra, Yusra Zadrian Ardi Zikra, Nadila Zulmy, Winda Permata `Nasution, Hasmalina