Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
26.62
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika Jupiter Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) JUITA : Jurnal Informatika Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika SemanTIK : Teknik Informasi QALAMUNA: Jurnal Pendidikan, Sosial, dan Agama SISFOTENIKA Swabumi (Suara Wawasan Sukabumi) : Ilmu Komputer, Manajemen, dan Sosial JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Informatics for Educators and Professional : Journal of Informatics SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Jurnal Persada Husada Indonesia INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science JSiI (Jurnal Sistem Informasi) JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI Journal on Education Informasi Interaktif Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer TEKNOKOM : Jurnal Teknologi dan Rekayasa Sistem Komputer Jurnal Pendidikan dan Konseling Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (SIMIKA) Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Jurnal Pengabdian Masyarakat Khatulistiwa Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) TIN: TERAPAN INFORMATIKA NUSANTARA Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Pengabdian Nasional (JPN) Indonesia SENADA : Semangat Nasional Dalam MengabdI Jurnal Cahaya Mandalika Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer ( J-ICOM) Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Jurnal Sosial dan Teknologi Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Jurnal Tika Jurnal Aplikasi Teknologi Informasi dan Manajemen (JATIM) JUTECH : Journal Education and Technology Jurnal Widya Conten : Computer and Network Technology AJAD : Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Pendidikan Sains dan Komputer International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science DEVOTE: Jurnal Pengabdian Masyarakat Global International Journal of Science and Environment Cross-border CKI On Spot SmartComp SENADA : Semangat Nasional Dalam Mengabdi Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Jurnal Pengabdian Nasional (JPN) Indonesia Journal Innovations Computer Science Neptunus: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Informasi interaktif : jurnal informatika dan teknologi informasi
Dadang Iskandar Mulyana`
ST Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry 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 Veterinary Other

Published : 231 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 231 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Implementasi Pengamanan Data pada Dokumen Menggunakan Algoritma Kriptografi Advanced Encryption Standard (AES) Muhammad Azhari; Dadang Iskandar Mulyana; Faizal Joko Perwitosari; Firhan Ali
Jurnal Pendidikan Sains dan Komputer Vol. 2 No. 01 (2022): Artikel Riset Periode Februari 2022
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/jpsk.v2i01.1390

Abstract

Ringkasan Seiring berjalannya waktu, kemajuan teknologi komputer dan telekomunikasi telah menjadi kebutuhan yang sangat berguna untuk melakukan banyak tugas dengan cepat, tepat, dan akurat. Namun, diyakini bahwa aspek keamanan data penting untuk informasi sensitif, karena juga memiliki efek negatif dari orang yang tidak berwenang menyadap data penting. Enkripsi adalah salah satu solusi atau metode keamanan data terbaik untuk menjaga kerahasiaan dan keandalan data Anda, serta dapat meningkatkan keamanan data atau informasi Anda. Kriptografi adalah bidang ilmiah yang mempelajari teknologi enkripsi data. Kriptografi dibagi menjadi dua jenis, klasik dan modern, dengan kunci simetris dan asimetris. Kunci simetris adalah Advanced Encryption Standard (AES) atau kadang disebut sebagai Rijndael. AES adalah algoritma enkripsi aman untuk melindungi data atau informasi sensitif menggunakan berbagai teknik enkripsi dan dekripsi panjang kunci seperti 128-bit, 192 bit, dan 256 bit. Pada tahun 2001, Pada proses enkripsi AES mengunakan 4 transformasi dasar dengan urutan trasformasisubbytes, shiftrows, mixcolumns, danaddroundkey. Sedangkan pada proses dekripsi mengunakan invers semua transformasi dasar pada algoritma AES kecuali addroundkey dengan urutan transformasi invshiftrows, invsubbytes, addroundkey,dan invmixcolumns. proses enkripsi diawali dengan menentukan plaintext dan key nya. Selanjutnya dilakukan beberapa trnsformasi dasar seperti subbytes, shiftrows, mixcolumns, danaddroundkey. Akan tetapi ketika melakukan trasformasi data yang diproses pada setiap trasformasi berupa data biner dari heksadesimal. Kriptografi AES memiliki ruang kunci yang untuk digunakan sehingga terhindar dari pencurian data.
Pengamanan Transkrip Mahasiswa Menggunakan Kriptografi Playfair Cipher Ali Muhammad Faadhil; Dadang Iskandar Mulyana; Ghofurur Nawangsah; Lerry Salasi Saptan
Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) Vol 4, No 1 (2022): ELKOM
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/elkom.v4i1.7117

Abstract

Jika kita mengkirim pesan ke orang lain, tentu pesan yang dimaksud penting dan kita berusaha untuk menjangkau orang yang tepat secepat mungkin. Pesan yang dikirim tentunya menjadi salah satu hal yang paling penting untuk disampaikan. Untuk memastikan bahwa pesan aman sampai orang yang tepat menerimanya, itu harus dirahasiakan dan tidak dicurigai oleh orang lain. Kombinasi penulisan cipher dengan cipher dapat lebih meningkatkan keamanan pesan, dan teknik cipher yang digunakan dalam penelitian ini adalah playfair cipher. Karena merupakan salah satu cipher sustitusi yaitu setiap huruf pada plainteks diganti dengan huruf dari keyoard. Jumlah karakter dalam kata sandi akan selalu genap. Kata sandi Playfair hanya dapat digunakan untuk  enkripsi dan dekripsi data dalam teks alfaet karakter non-alfanumerik dapat dihindari dengan menuliskannya seagai teks alfaet. Enkripsi dan dekripsi data menggunakan kominasi dua huruf sehingga akan menyulitkan kriptanalis yang menggunakan  analisis frekuensi  untuk memecahkan sandi Playfair. Keyoard hanya digunakan sekali karena  kemungkinan keyoard telah diool oleh pihak yang tidak erwenang.
Implementasi Framework Mask R-CNN Object Detection API Dalam Mengklasifikasi Jenis Kendaraan Bermotor Dadang Iskandar Mulyana; Apian Candra Aditya; Seli Amelia; Sony Agustian Syah
Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) Vol 4, No 1 (2022): ELKOM
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32528/elkom.v4i1.7148

Abstract

Jenis kendaraan yang melewati suatu lalu lintas jalan sangat berpengaruh terhadap kepadatan lalu lintas jalan tersebut. Jika jumlah setiap jenis kendaraan yang melewati suatu lalu lintas jalan dapat diketahui, maka strategi lalu lintas yang baik dapat diatur oleh pihak yang berwenang. Dengan memanfaatkan perkembangan teknologi di dalam bidang computer vision dan deep learning, penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi dan menghitung objek kendaraan yang melewati suatu lalu lintas jalan berdasarkan klasifikasi jenis kendaraan. Penelitian ini menggunakan Framework Mask R-CNN Object Detection API dan algoritma dari pretrained model object detection YOLO v3 untuk melakukan deteksi dan klasifikasi. Berdasarkan hasil pengujian pada kelima video uji coba, sistem yang dibangun berhasil menghasilkan suatu data yang berisi jumlah setiap jenis kendaraan yang lewat di suatu lintas jalan dengan tingkat akurasi deteksi objek rata-rata adalah 90.8%.
KOMPARASI KLASIFIKASI JENIS TANAMAN RIMPANG MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALIYSIS, SUPPORT VECTOR MACHINE, K-NEAREST NEIGHBOR DAN DECISION TREE Mainia Mayasari; Dadang Iskandar Mulyana; Mesra Betty Yel
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

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

Abstract

Pemanfaatan tanaman rimpang ini merupakan alternatif lain bagi banyak orang dalam mencari obat berbahan herbal saat pandemi Covid-19. Beberapa masyarakat yang terbiasa berinteraksi dengan rimpang akan mudah dalam membedakan rimpang tersebut. Akan tetapi, masyarakat awam sering keliru saat membedakan rimpang tersebut dikarenakan memiliki kemiripan bentuk. Metodologi penelitian yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan Principal Component Analysis (PCA), Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Decision Tree yang bertujuan untuk mengklasifikasikan citra tanaman rimpang atau rhizoma yaitu jahe, kencur, kunci, kunyit, dan laos. Hasil pengujian multi kelas yang dilakukan dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Decision Tree. Dapat diketahui hasil akurasi dari klasifikasi multi kelas yang diperoleh adalah 98,2% pada SVM (Linear SVM), 90,02% pada KNN dan 87,3% pada Decision Tree. Metode Support Vector Machine (SVM) adalah metode terbaik untuk melakukan klasifikasi jenis tanaman rimpang dikarenakan memiliki tingkat akurasi lebih baik dibanding 2 metode lainnya yang digunakan yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Decision Tree
OPTIMASI ALGORITMA CNN MENGGUNAKAN METODE TRANSFER LEARNING UNTUK KLASIFIKASI CITRA X-RAY PARU-PARU PNEUMONIA DAN NON-PNEUNOMIA Mutia Ramadhan; Dadang Iskandar Mulyana; Mesra Betty Yel
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol 6, No 2 (2022): Volume 6, Nomor 2 Juli 2022
Publisher : STMIK KAPUTAMA

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

Abstract

Salah satu penyakit yang masih menjadi masalah yang serius tidak hanya di Indonesia tetapi di Dunia salah satunya adalah penyakit paru-paru. Penyakit tersebut dapat disebabkan oleh berbagai hal, seperti virus, bakteri, atau jamur. Kondisi medis yang termasuk dalam penyakit paru-paru ada banyak macam jenisnya yaitu seperti penyakit paru pneumonia. Selain itu hampir disetiap rumah sakit memiliki mesin pencitraan X-ray jadi dapat dimanfaatkan dalam menguji kesehatan paru-paru, X-ray merupakan metode yang lebih cepat, lebih mudah dan tidak berbahaya yang dapat dimanfaatkan pada banyak hal sehingga membuat peneliti tertarik membuat peneliti tertarik membuat suatu program pengenalan untuk mendeteksi kesehatan serta gangguan pada paru-paru berdasarkan dataset foto atau citra X-ray paru-paru menggunakan metode Transfer Learning. Citra X-ray paru-paru yang digunakan adalah paru-paru jenis non-pneumonia dan paru-paru pneumonia. Klasifikasi pengenalan citra ini dilakukan dengan memanfaatkan Pre-Trained model dari ResNet152V2 yang berjalan pada aplikasi Google Collaboratory dan Tensorflow. Dataset yang digunakan dalam pengujian sebanyak 3000 data training atau sebesar 80% dan 590 data validasi atau sebesar 20% dengan melakukan pengujian sebanyak 20 kali dan batch size sebesar 32, maka diperoleh hasil akurasi sebesar 91,4% namun memiliki nilai loss sebesar 0.18.
Klasifikasi Jenis Alat Musik Tradisional Papua menggunakan Metode Transfer Learning dan Data Augmentasi Amat Solihin; Dadang Iskandar Mulyana; Mesra Betty Yel
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 5 No. 2 (2022): Volume V - Nomor 2 - Maret 2022
Publisher : Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v5i2.279

Abstract

Papua merupakan sebuah pulau yang terletak di sebelah utara Australia dan merupakan bagian dari wilayah timur Indonesia yang sebagian besar daratannya masih berupa hutan belantara dan merupakan pulau terbesar kedua di dunia setelah Greenland. Papua terkenal akan aneka budayanya, termasuk kekayaan alat musik. Ada berbagai jenis alat musik tradisional Papua yang menawan dan memiliki sejarah musik tradisional mendalam dibaliknya. Alat musik ini biasa digunakan untuk mengiringi acara adat maupun pesta. Perkembangan teknologi saat ini dan di tengah perkembangan musik kontemporer di Papua, ada kegelisahaan akan hilangnya musik-musik tradisi yang sangat kaya beragam sesuai kebudayaan masing-masing wilayah di Papua. Oleh karena itu, peneliti membuat program pengenalan citra alat musik tradisional Papua menggunakan metode Transfer Learning, yang merupakan metode dari Convolutional Neural Network yang merupakan operasi konvolusi dengan melatih terlebih dahulu pada model sebelumnya yang kemudian menggabungkan beberapa lapisan pemrosesan, menggunakan beberapa elemen yang bergerak secara paralel dan terinspirasi oleh sistem saraf biologis. Citra alat musik Papua yang digunakan adalah Fue, Pikon, Triton, Yi dan Tifa. Implementasi pengenalan citra ini dilakukan dengan memanfaatkan Pre-Trained model dari DenseNet201 yang berjalan pada aplikasi Google Collaboratory dan Tensorflow. Dataset yang digunakan dalam pengujian sebanyak 979 data training dan 143 data testing yang mengahasilkan nilai evaluasi dengan nilai precision 98%, recall 98%, f1-score 98%, accuracy 98,46% dan loss 0.051.
Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Senjata Tradisional Di Jawa Tengah Dengan Metode Transfer Learning Okta Saputra; Dadang Iskandar Mulyana; Mesra Betty Yel
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) Vol. 5 No. 2 (2022): Volume V - Nomor 2 - Maret 2022
Publisher : Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47970/siskom-kb.v5i2.282

Abstract

Indonesia merupakan bangsa yang terdiri dari berbagai etnik dan memiliki keberagaman kesenian dan kebudayaan yang unik. Perkembangan zaman telah membawa perubahan sejarah budaya, salah satunya adalah senjata tradisional. Senjata tradisional merupakan salah satu kekayaan budaya, seperti yang ada di Indonesia, Senjata ini memiliki berbagai ciri khas dan cerita tersendiri, masyarakat di Indonesia sudah cukup mengenal berbagai jenis senjata tradisional dari daerah masing-masing namun untuk mengenal senjata tradisional dari daerah lain dapat dibilang kurang memahami, Banyaknya jenis senjata tradisonal yang ada di Indonesia khususnya di pulau Jawa membuat peneliti tertarik untuk membuat suatu program pengenalan jenis senjata tradisional khususnya untuk senjata tradisional yang ada di Jawa Tengah berdasarkan dataset foto atau citra senjata tradisional menggunakan metode Transfer Learning, yang merupakan metode dari Convolutional Neural Network dengan memanfaatkan pre-trained model yang mampu meningkatkan nilai akurasi cukup tinggi dan jumlah training parameters yang kecil. Citra senjata tradisional Jawa Tengah yang digunakan adalah Keris, Tombak, Khudi, Wedhung dan Plintheng. Implementasi pengenalan citra ini dilakukan dengan memanfaatkan Pre-Trained model dari MobileNetV2 yang berjalan pada aplikasi Google Collaboratory dan Tensorflow. Dataset yang digunakan dalam pegujian sebanyak 638 data training atau sebesar 81% dan 147 data validasi atau sebesar 19% dengan melakukan pengujian sebanyak 50 kali dan batch size sebesar 32, maka diperoleh hasil akurasi sebesar 98,64% namun memiliki nilai loss sebesar 0.16
Implementasi Deteksi Real Time Klasifikasi Jenis Kendaraan Di Indonesia Menggunakan Metode YOLOV5 Dadang Iskandar Mulyana; M Ainur Rofik
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 6 No. 3 (2022): December 2022
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (0.002 KB) | DOI: 10.31004/jptam.v6i3.4825

Abstract

Negara Indonesia mempunyai kepadatan penduduk yang sangat padat, terutama dikota-kota besar yang dimana jalan selalu dipadati oleh berbagai jenis kendaran. Pada jam sibuk banyaknya kendaraan yang membuat kemacetan dijalan. Oleh karna itu dibutuhkan pembangunan pelebaran jalan untuk menampung kendaraan yang dipadati oleh berbagai jenis kendaraan yang melintas. Agar pembangunan pelebaran jalan yang tepat pada lokasi yang sering terjadinya kepadatan, maka dibutuhkan sistem pendeteksian jenis-jenis kendaraan yang melintas dijalan raya. Meningkatnya pada macam-macam penelitian tentang pengolahan citra digital diantaranya tentang pendeteksian objek, untuk klasifikasi deteksi jenis kendaraan dijalan raya. Pada penelitian ini penulis membuat sistem pendedeteksi objek memakai metode YOLOV5 untuk mendeteksi jenis kendaraan dijalan raya. Penulis menggunakan dataset sebesar 1332 gambar dengan kelas bajaj, becak, bus, mobil, mobil molen, mobil pik’up, sepedah, sepeda motor, dan truk. Pada hasil penelitian menggunakan metode YOLOV5 yang dapat mengenali objek secara konsisten dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi dan memiliki nilai akurasi 90%.
Optimasi Pengunduhan Anime Jepang Bersubtitle Indonesia dengan Metode Restful API dan Firebase Cloud Messaging Dheo Hanif Pristian; Dadang Iskandar Mulyana
Jurnal Pendidikan dan Konseling (JPDK) Vol. 4 No. 4 (2022): Jurnal Pendidikan dan Konseling
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (455.866 KB) | DOI: 10.31004/jpdk.v4i4.6248

Abstract

(RESTful API / REST API merupakan penerapan dari API (Application Programming Interface). Sedangkan REST (Representional State Transfer) adalah sebuah arsitektur metode komunikasi yang menggunakan protokol HTTP untuk pertukaran data dimana metode ini sering diterapkan dalam pengembangan aplikasi. Dengan tujuannya untuk menjadikan sistem memiliki performa yang baik, cepat dan mudah untuk di kembangkan (scale) terutama dalam pertukaran dan komunikasi data. Firebase Cloud Message (FCM) adalah adalah solusi pertukaran pesan lintas platform yang dapat digunakan untuk mengirim pesan tanpa biaya. Dengan FCM, Anda dapat memberi tahu aplikasi klien bahwa pesan baru atau data lainnya tersedia untuk disinkronkan. Penelitian pengembangan system menggunakan metode Prototype, metode ini cocok digunakan untuk mengembangkan sebuah perangkat lunak yang dikembangkan kembali. Metode ini membuat sebuah rancangan kilat yang selanjutnya akan dievaluasi kembali sebelum di produksi secara benar. Hasil penelitian menunjukan bahwa Aplikasi dengan menggunakan firebase cloud message dapat membantu pengguna dalam mendapatkan kabar atau pembaruan yang sedang terjadi.
Implementation of OCR (Optical Character Recognition) Using Tesseract in Detecting Character in Quotes Text Images Ikha Novie Tri Lestari; Dadang Iskandar Mulyana
Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) Vol. 4 No. 1 (2022): Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS)
Publisher : Yayasan Riset dan Pengembangan Intelektual (YRPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (316.486 KB) | DOI: 10.37385/jaets.v4i1.905

Abstract

The development of technology in Indonesia is currently increasingly advanced in people's lives and cannot be avoided. The use of Artificial Intelligence in helping humans in dealing with problems is growing. Humans can take advantage of computer/smartphone media in today's technological era. One of its uses is Optical Character Recognition. This research is motivated by the problem where the running system requires development in terms of technology to detect characters in the quote text image, because the previous system still performs manual input. Optical Character Recognition has been widely used to extract characters contained in digital image media. The ability of OCR methods and techniques is very dependent on the normalization process as an initial process before entering into the next stages such as segmentation and identification. The image normalization process aims to obtain a better input image so that the segmentation and identification process can produce optimal accuracy. To get maximum results, it takes several pre-processing stages on the image to be used. To achieve this, it is necessary to perform Optical Character Recognition which can be done using Tesseract-OCR. The OCR program that was created was successfully used to scan or scan a quote text image if the document was lost or damaged, and it could save time for creating, processing and typing documents.
Co-Authors Abdillah, Gipari Pradina Abdul Hafidz Abdul Shomad Abdullah Al Faruq Adawiyah, Rizky Adi Riswan Afriandika, Riko Agung Pratama Agung Pratama Agung Rizki Zamzami Agung Saputra Agus Sigit Sumarsono Ahmad Bustomi Zuhari Ahmad Bustomi Zuhari Ahmad Bustomi Zuhri Ahmad Saepudin Ahmad Saepudin Ahmad Zulfikar Aidil Rizki Hidayat Aimar, Muqorrobin Aji Aji Dwi Prasetyo Aji Suswantoro Akbar, Yuma Akbarulloh, Feri Akhsani, Ziyat Akmal, Roid Adip Akmaludin Akmaludin Al Ammar, Muhammad Farros Alannuari, Fiky Albahy, Abdurrahman A. Aldi Sitohang Alfiani Damaiyanti AlfianiDamaiyanti Ali Akbar Ali Akbar Ali Akbar Ali Muhammad Faadhil Ali Yafi Zulkarnain Alifah, Rifdah Aloisius Awang Hariman Amat Solihin Amrullah, Aziz Septian Andi Anto Diarjo Andriyana Fajar Andy Manuel Prima Angga Tristhanaya Anggit Purnama Anggraeni, Eka Anisah Wulandari Apian Candra Aditya Ardana, Tegar Rizky Ardiyansyah, Ferry Ari Ramadhan Ari Surya Jaya Ari Surya Jaya Aribatullah Arief Sofyan Arief, Yoga Sofyan Arinal, Veri Aris Sufriman Arisenja, Ni Luh Bumi Arpinda Arpinda Asep Maulana Asep Ovid Afidin Asep Ovid Afidin Aswad, Hazrul Asyrofie, Maulana Azhar Atik Budi Paryanti Awaludin Awaludin Awaludin Awaludin, Awaludin Ayu Saputry, Yulia Yanti Aziz Septian Amrullah Aziz Septian Amrullah Azzahra, Salma Latifa B, Muhamad Hasbi Toharudin Banase, Samuel Figo Bashir, Ade Abdul Bela Dina Betty Yel, Mesra Bintoro, Bayu C.Afif Firas Cahyana, Adella Fitriany Calvin Bill Roring Candra Milad Ridha Eislam Choirul Huda Debby Ramadhina Salsabilla Dedi Gunawan Dedi Gunawan Dedi Iskandar Dedi Iskandar Dedi Iskandar Deny Saputra Dewi Riyanti Wibowo Dewi Riyanti Wibowo Dheo Hanif Pristian Dhiva Andini Putri Alinur Diana Barsasella Dita Yuliana Donaldo, Evan Dwi Lestari Edi Edi Eka Anggraeni Eka Maheswara Eka Okta Putri Sulaiman Eka Okta Putri Sulaiman Eka Putri Aprillia Eka Satria Maheswara Eka Satria Maheswara Ependi, Soleh Erno Sumantri F, Joe Renaldy Fadhil Khanifan Achmad Fadhil, Ali Muhammad Fadillah, Fauzan Fadlan, Muhammad Fahmi Nurul Huda Faisal Akbar Faisal Akbar Faisal Akbar Nasution Faizal Joko Perwitosari Fajar, Andriyana Farida Indah Riantini Fatchur Rochman Fatonah FauzI Ramdhani Feni Citra Dewi Feri Akbarulloh Fernanda Adhipramana Ferry Fajar Pratama FikriYadi FikriYadi Fiktor Kurnia Tofano Fiktor Kurnia Tofano Fiky Alannuari Firas, C.Afif Firhan Ali Franido, Richard Fransiscus Rolanda Malau Fransiscus Rolanda Malau Galih Satria Yacob Genisa, Lenggo Ghofurur Nawangsah Gilang Ramadhan Gilang Ramadhan Gipari Pradina Abdillah Gusniar Alfian Noor Gusniar Alfian Noor Handrianus Saldu Herdiyansyah Hartanto Herdiyansyah herdi Hartanto Hermawan Susanto Hidayat, Aditya Zakaria Hidayat, Nurhikmah Hudhoifah, Maula Abi Hudzaifah, Salim Maula Ikha Novie Tri Lestari Ikha Novie Tri Lestari Ikhsan Ikhsan Ikhwanul Kurnia Rahman Ilham Wahyudi Imam Khoeri Imantara, Alaqsha Gilang Indah Rosmalina Irbah Baihaqi Irbah Baihaqi Irfan Maulana Irfan Maulana, Irfan Istianah Istianah Istianah Jaya, Ari Surya Jaya, Rudi Tri Jodi Juliansah Joharuddin Zakaria, M Ohan Julinar Sari Hutagalung Kastum Kastum Kastum Kastum, Kastum Kemal Adnan Khanif, Abror Kolbia, Ummi Kurniawan Irfan Nauval Lerry Salasi Saptan Lintang Purnama Lintang Purnama Lorinda, Destiar Lubis, Yunita T Lutfianti, Nesti M Ainur Rofik M Ainur Rofik M Ilham Setya Aji M Ohan Joharuddin Zakaria M. Ohan Zakaria Mafazi, Luthfillah Maharanisa Maharanisa Maharanisa, Maharanisa Mainia Mayasari Marjuki Marjuki Marjuki Matheos Sarimolle, Frencis Maulana Putra Hertaryawan, Ryfan Melani Afsari Miftahul Huda Miftahul Ulum Miftahul Ulum Milli Ruswandi Mirsandi Muhamad Fikri Nugraha Muhamad Ikbal Muhamad Zaeni Nadip Muhammad Abdul Aziz Abyan Muhammad Adri Ramadhan Muhammad Adri Ramadhan Muhammad Arfan Irsyad Rowis Muhammad Arfan Irsyad Rowis Muhammad Arib Umar Sadid Muhammad Azhari Muhammad Dzaky Rahmanto Muhammad Dzaky Rahmanto Muhammad Faizal Lazuardi Muhammad Faizal Lazuardi Muhammad Fakhri Pratama Muhammad Furqan Muhammad Hafiz Siregar Muhammad Jauhar Ruliansyah Muhammad Khalid Muhammad Rifqi Syatria Muhammad Rival Muhammad Rizki Muhammad Syahrul Fattah Ramadhan Muhammad Umar Hamidi Yusuf Muhammad Zaenuddin Muhammad Zikri Muhammad Zikri Muklas Adik Putra Muklas Adik Putra Mutia Ramadhan Naini Saadah Naini Sa’adah Nana NANA NANA Nana, Nana Nandy Dinilhaq Naufal Aziz Nauval, Kurniawan Irfan Nesti Lutfianti Nimas Galuh Pramuditasari Noor, Gusniar Alfian Notonegoro, Danendra Satriyohadi Noviyanti, Irma Nugroho, Kurniawan Setyo Nunung Parawati Nuradi, Fahmi Nurfaishal, Muhammad Dzaky Nurrohman, Awaludin Taufiq Oka Prasetiyo Okta Saputra Oky Tria Saputra Paramida, Feti Paryanti, Atik Budi Pramansah, Vika Vitaloka Pramuditasari, Nimas Galuh Pratama, Ferry Fajar Pratiwi, Tiyas Aria Pristian, Dheo Hanif Putra, Guruh Taruno Putra, Mohammad Royger Febriansyah Putra, Reyga Ferdiansyah Putri Amira Sumitro Putri Nugraheni Utami Putri, Atsilah Daini Putro, Faris Widianto Radikto, Radikto Raga Permana Rahmani, Husain Rahmanto, Muhammad Dzaky Raihan Putra M Rosidi Ramadan, Anggi Rasiban Reyga Ferdiansyah Putra Reza Gustrianda Reza Wanandi Richard Franido Richardviki Beay Richardviki Beay Rifky Aldiansyah Riki Maulana Fauzi Riko Afriandika Riswan, Adi Rival, Muhammad Riza Hidayat Riza Hidayat, Riza Rizky Adawiyah Rodhi Shafia Zaidan Rofik, M Ainur Roring, Calvin Bill Rowis, Muhammad Arfan Irsyad Runi Amanda Amalia Ruswandi, Milli Sadid, Muhammad Arib Umar Sadid, Muhammad Umar Arib Sahroni sahroni Sahrul Hidayat Saifullah Ahmad Yasin Samuel Figo Banase Santi Ferawati Saputra, Mochammed Erryandra Saputri, Rosalina Saragih, Silvanus Sarimole, Frencis Matheos Sartika Mala Seli Amelia Senika, Anis Sentosa, Edwin Septiani, Novi Setiawan, Itca Bagus Setya Putra Adenugraha Shakila Shila Wati Silfia, Titi Siregar, Ikhsan Abror Siregar, Mora Hakim Siregar, Muhammad Hafiz Siti Nurhaliza Siti Raysyah Slamet Riyadi Sodik Sofia, Agiah Soleh Ependi Sony Agustian Syah Sopan Adrianto SOPAN ADRIANTO SOPAN ADRIANTO SRI LESTARI Sri Lestari Sri Lestari Stefany Tarunajaya Stepanus, Stepanus Sugeng Sugeng Sugeng Sugeng Sugiyono Sugiyono Sumantri, Dyan Bagus Sumantri, Erno Sumarsono, Agus Sigit Sutisna Sutisna Sutisna Sutisna Sutisna Sutisna Sutisna Sutisna Suwandi Suwandi Syatria, Muhammad Rifqi Tarunajaya, Stefany Titi Silfia Tri Wahyuni Tristhanaya, Angga Tundo Tundo, Tundo Untung Wahyudi Vara Maulidyah Hidayah Vika Vitaloka Pramansah Wahyu Hidayat Wahyu Saputro Wahyu Saputro Wahyudi, Ahmad Arif Wicaksono, Bima Wieko Wieko Wulandari, Anisah Yacob, Galih Satria Yansen Yansen YkhSanur YkhSanur Yoni Maulana Yuliana Bachtiar Yuliana, Dita Yunita T Lubis Yusril Nurhadi AS Zaidan, Rodhi Shafia Zaky Rahman Hakim Zamzami, Agung Rizki Zidane, Ahmad Syahran Zoharuddin Zakaria, M Ohan