Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
4.464
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Teknika JURNAL PENGABDIAN KEPADA MASYARAKAT JISTech (Journal of Islamic Science and Technology) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Simtek : Jurnal Sistem Informasi dan Teknik Komputer CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) Technologia: Jurnal Ilmiah Jurnal Pendidikan dan Konseling Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) INFOKUM KLOROFIL: Jurnal Ilmu Biologi dan Terapan Syntax: Journal of Software Engineering, Computer Science and Information Technology Journal of Dinda : Data Science, Information Technology, and Data Analytics Jurnal Armada Informatika Journal of Information Systems and Technology Research Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Journal of Computers and Digital Business JOMLAI: Journal of Machine Learning and Artificial Intelligence NEAR: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat (JURIBMAS)
Yusuf Ramadhan Nasution
Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
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 Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Nursing Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 34 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 34 Documents
Search

 1   2   3   4 
PENGENALAN POLA PENYAKIT TANAMAN JAGUNG MENGGUNAKAN METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN K-NEAREST NEIGHBOR Citra Duvita Rahman; Yusuf Ramadhan Nasution
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 6 No 3 (2024): EDISI 21
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v6i3.4755

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengenali pola penyakit pada tanaman jagung menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan K-Nearest Neighbor (KNN). Penyakit pada tanaman jagung dapat menurunkan produktivitas dan kualitas hasil panen, sehingga diperlukan metode yang efektif untuk mengidentifikasi penyakit secara dini. PCA digunakan untuk mereduksi dimensi data yang tinggi tanpa kehilangan informasi yang signifikan, sehingga mempermudah proses pengenalan pola. Setelah itu, algoritma KNN diterapkan untuk mengklasifikasikan jenis penyakit berdasarkan pola yang telah terbentuk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi PCA dan KNN mampu memberikan akurasi yang tinggi dalam mengidentifikasi penyakit tanaman jagung. Implementasi metode ini diharapkan dapat membantu petani dalam mendeteksi penyakit lebih awal dan mengambil tindakan pencegahan yang tepat, sehingga meningkatkan hasil panen dan kesejahteraan petani.
Post-Election Sentiment Analysis 2024 via Twitter (X) Using the Naive Bayes Classifier Algorithm Yessi Mayasari; Yusuf Ramadhan Nasution
Indonesian Journal of Data Science, IoT, Machine Learning and Informatics Vol 4 No 2 (2024): August
Publisher : Research Group of Data Engineering, Faculty of Informatics

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/dinda.v4i2.1582

Abstract

This study examines sentiment related to the topic of Twitter after the 2024 election, where the topic focused on the 2024 presidential election. Where there are a lot of public opinions and comments after the 2024 presidential election. One of them is the phenomenon when Anies-Muhaimin and Ganjar-Mahfud filed a lawsuit with the Constitutional Court (MK) to appeal over suspicions of fraud over the victory of the elected pair Prabowo-Gibran. By applying the Naïve Bayes Classifier algorithm to analyze public sentiment. Through data crawling, preprocessing, feature extraction, and sentiment classification, the study identified the dominant sentiment and its intensity among social media users. This methodology utilizes quantitative data analysis, using Twitter data linked to specific election-related hashtags. The findings reveal a mix of negative and positive sentiments, reflecting diverse public opinion about election results and related political developments. The accuracy of Naïve Bayes Classifier is highlighted, demonstrating its effectiveness in sentiment classification in the context of social media. This research contributes to understanding public sentiment in the political realm and improving methodological approaches in sentiment analysis using machine learning.
Digitalisasi UMKM Gula Merah Melalui Pemanfaatan Google Maps di Desa Pematang Serai, Kabupaten Langkat Rahmi Hidayah Nasution; Friti Sintiya Silva; Ulfi Yanti Harahap; T Zaskya Azhar Azaddin; Yusuf Ramadhan Nasution
NEAR: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol. 5 No. 1 (2025): NEAR
Publisher : Komunitas Dosen Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32877/nr.v5i1.3424

Abstract

Program pengabdian masyarakat ini dilaksanakan untuk mendukung peningkatan Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) pengrajin gula merah di Desa Pematang Serai, Kabupaten Langkat melalui penerapan teknologi digital dalam kegiatan pemasaran. UMKM gula merah memiliki kontribusi besar terhadap perekonomian desa karena menjadi sumber pendapatan masyarakat, namun para pelaku usaha masih menghadapi hambatan pada aspek promosi dan akses ke pasar yang lebih luas. Melihat kondisi tersebut, dilakukan pendampingan yang berfokus pada penerapan digital marketing dengan memanfaatkan Google Maps serta platform media sosial sebagai sarana pemasaran modern. Penelitian ini menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif melalui observasi, wawancara, dan dokumentasi selama pelaksanaan Kuliah Kerja Nyata (KKN). Temuan kegiatan menunjukkan bahwa pemanfaatan digitalisasi memberikan pengaruh positif terhadap perkembangan UMKM, seperti memperluas jangkauan promosi, meningkatkan kemudahan komunikasi dengan konsumen, dan memperkuat citra produk lokal. Penandaan lokasi usaha pada Google Maps serta promosi aktif melalui media sosial terbukti membantu produk gula merah Desa Pematang Serai lebih mudah diakses dan dikenal oleh masyarakat umum. Program ini diharapkan menjadi pijakan awal yang mampu memperkuat daya saing UMKM sekaligus mendukung pertumbuhan ekonomi desa secara berkelanjutan.
Design and Implementation of a Dual-Cloud IoT Air Quality Monitoring System Using Fuzzy Mamdani Method Fiqih Qodri Ramadani; Yusuf Ramadhan Nasution
Journal of Information Systems and Technology Research Vol. 4 No. 3 (2025): September 2025
Publisher : Ali Institute or Research and Publication

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55537/jistr.v4i3.1326

Abstract

Air pollution continues to be a critical environmental issue that negatively impacts human health, ecosystems, and urban sustainability. Therefore, reliable air quality monitoring systems are urgently required to provide real-time and accurate information for both communities and decision-makers. This study presents the design and implementation of an Internet of Things (IoT)-based air quality monitoring system that integrates environmental sensors with an ESP32 microcontroller. A key novelty of this research is the adoption of a dual-cloud architecture, combining ThingSpeak and Blynk, to enhance data accessibility, visualization, and system reliability compared to conventional single-cloud approaches. The Fuzzy Mamdani method is applied to classify air quality levels into three categories: Good, Moderate, and Poor, using input variables of temperature, humidity, and gas concentration. Methodologically, the system was tested under multiple environmental conditions, and fuzzy membership functions and rules were carefully designed to reflect realistic thresholds. The results show that the dual-cloud system enables more robust and flexible monitoring, with faster data synchronization and higher reliability in remote visualization. Quantitatively, the system achieved a 92% expert validation score and demonstrated a 15% improvement in responsiveness compared to previous single-cloud implementations reported in the literature. The discussion highlights that dual-cloud visualization provides an effective solution to overcome downtime risks and single-point failures, while also improving user experience in accessing real-time air quality information. This research contributes to the growing body of work on IoT-based environmental monitoring and can serve as a foundation for future smart city applications.
Pelatihan Coding dan Artificial Intelligence (AI) Untuk Tenaga Pendidik dan Kependidikan SMA Islam Alulum Terpadu Medan Chairul Rizal; Linda Wahyuni; Supiyandi; Muhammad Eka; Yusuf Ramadhan Nasution
JURIBMAS : Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat Vol 4 No 2 (2025): Oktober 2025
Publisher : LKP KARYA PRIMA KURSUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62712/juribmas.v4i2.693

Abstract

Perkembangan teknologi digital, khususnya programming (coding) dan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), menuntut generasi muda untuk memiliki literasi digital yang memadai. SMA Islam Alulum Terpadu sebagai institusi pendidikan berbasis keislaman membutuhkan penguatan kompetensi tenaga pendidik dan kependidikan agar mampu beradaptasi dengan perkembangan tersebut. Kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan meningkatkan pemahaman dan keterampilan dasar tenaga pendidik dan kependidikan mengenai coding dan AI melalui pelatihan praktik langsung. Metode pelaksanaan menggunakan pendekatan participatory training yang melibatkan tenaga pendidik dan kependidikan secara aktif dalam sesi pengenalan konsep, praktik membuat program menggunakan Chat GPT dan Canva, serta pemanfaatan platform AI generatif dan AI no-code. Hasil evaluasi menunjukkan adanya peningkatan signifikan pada tingkat pemahaman tenaga pendidik dan kependidikan, yang ditunjukkan melalui perbandingan nilai pre-test dan post-test, peningkatan kreativitas dalam mini project, serta antusiasme tinggi terhadap pemanfaatan teknologi. Kegiatan ini diharapkan menjadi fondasi bagi pengembangan kurikulum ekstrakurikuler berbasis teknologi di sekolah.
Klasifikasi Tingkat Kematangan Kopi Gayo Berdasarkan Fitur Citra Warna Kulit Menggunakan Metode Transformasi Ruang Warna HSV M. Rezi Syahputra; Yusuf Ramadhan Nasution
Journal of Computers and Digital Business Vol. 5 No. 2 (2026)
Publisher : PT. Delitekno Media Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56427/jcbd.v5i2.985

Abstract

Penentuan tingkat kematangan buah kopi secara manual masih menghadapi keterbatasan subjektivitas dan inkonsistensi yang berdampak langsung pada penurunan kualitas kopi Gayo pasca panen. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi otomatis tingkat kematangan buah kopi berbasis pengolahan citra digital. Berbeda dengan pendekatan konvensional yang menggunakan ruang warna RGB yang sensitif terhadap intensitas cahaya, penelitian ini menerapkan transformasi ruang warna Hue, Saturation, Value (HSV) untuk mendapatkan ekstraksi fitur warna yang lebih stabil terhadap variasi pencahayaan lingkungan. Tahapan metodologi meliputi akuisisi citra, praproses berupa thresholding dan cropping, serta normalisasi fitur sebelum proses klasifikasi dilakukan. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Euclidean Distance dengan dataset sebanyak 180 citra yang terbagi menjadi kelas matang, setengah matang, dan mentah. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mencapai akurasi rata-rata sebesar 90%. Evaluasi mendalam melalui confusion matrix menunjukkan performa optimal pada kelas matang dan mentah dengan nilai recall 100%, namun terdapat tantangan pada kelas setengah matang dengan recall 70% akibat adanya overlap fitur rona warna pada fase transisi kematangan. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan dalam menyediakan metode sortasi yang objektif guna membantu petani kopi Gayo menjaga standarisasi kualitas di pasar global.
PERANCANGAN APLIKASI PENCARIAN LOKASI VAKSIN MENGGUNAKAN METODE HAVERSINE BERBASIS ANDROID Adjie Prakasa Viragupty; Yusuf Ramadhan Nasution; Aidil Halim Lubis
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 7 No. 1 (2024): February 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i1.1673

Abstract

Abstract: Searching for the location of Health Facilities that are still serving the Covid 19 vaccination with the closest distance to the user's position using the Haversine Formula and Google Maps as a support. Haversine Formula is an equation that gives the great circle distance (radius) between two points on the surface of the ball (earth) based on longitude and latitude From the results of this study, the Design Of A Vaccine Location Search Application Was Created Using The Android-Base Haversine Method to determine the closest distance of the location of health facilities that still serve the Covid 19 vaccination to the user's location. In searching forthe location of Health Facilities that are still serving the Covid 19 vaccination, the data used comes from the database server. The device used must have a GPS and an internet connection. Based on speed trials in providing location recommendations based on the closest mileage, the environment and weather can affect the speed in providing healthfacility location recommendation. Keywords: Vaccin; Covid-19; Haversine Abstrak: Pencarian lokasi faskes yang masih melayani vaksinasi covid 19 dengan jarak terdekat dengan posisi pengguna menggunakan Haversine Formula serta Google Maps sebagai pendukung. Haversine Formula merupakan sebuah persamaan yang memberikan jarak lingkaran besar (radius) antara dua titik pada permukaan bola (bumi) berdasarkan garis bujur dan lintang. Dari hasil penelitian ini, tercipta Perancangan Aplikasi Pencarian Lokasi Vaksin Menggunakan Metode Haversine Berbasis Android untuk menetukan jarak terdekat lokasi Faskes yang masih melayani vaksinasi covid 19 dengan lokasi pengguna. Dalam pencarian lokasi fasilitas kesehatan yang masih melayani vaksinasi covid 19, data yang digunakan berasal dari database server. Device yang digunakan harus memiliki GPS dan koneksi internet. Berdasarkan uji coba kecepatan dalam memberikan rekomendasi lokasi berdasarkan jarak tempuh terdekat, lingkungan dan cuaca dapat mempengaruhi kecepatan dalam memberikan rekomendasi lokasi fasilitas kesehatan yang masih melayani vaksinasi covid 19 terdekat dengan lokasi user. Kata kunci: Vaksin; Covid 19; Haversine
PENGAMANAN DATA TEKS MENGGUNAKAN METODE DIGITAL SIGNATURE ALGORITHM (DSA) DAN ADVANCED ENCRYPTION STANDARD (AES) Mhd Reza Alfani; Mhd Furqan; Yusuf Ramadhan Nasution
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 7 No. 1 (2024): February 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i1.1686

Abstract

Abstract: The issue of data security and confidentiality are two important aspects of an information system. This is closely related to how important the information is sent and received by interested people. Cryptography is a field of science that aims to maintain the confidentiality of messages from unauthorized parties. The cryptographic algorithm that will be used is the Digital Signature Algorithm (DSA) asymmetric cryptography algorithm and combined with the Advanced Encryption Standard (AES) symmetric algorithm. DSA as authentication using a hash function cannot perform encryption and decryption, with a combination of Advanced Encryption Standard (AES) cryptography to enable encryption and decryption. Advanced Encryption Standard (AES) is a block cipher algorithm and has a symmetrical nature that uses a symmetric key during the encryption and decryption process. The text file type to be used is in the format (*.xlsx). Files that have been encrypted still use the same extension as the previous file but cannot be opened. Encrypted files have a size change of 30%. The decrypted file is exactly the same as the initial file before the encryption process is carried out. Keywords: cryptography, digital signature algorithm, advanced encryption standard,                   text data Abstrak: Masalah keamanan dan kerahasiaan data merupakan dua aspek penting dalam sistem informasi. Hal ini erat kaitannya dengan pentingnya informasi yang dikirimkan dan diterima oleh masyarakat yang berkepentingan. Kriptografi merupakan bidang ilmu yang menjaga kerahasiaan pesan dari pihak yang tidak berkepentingan. Algoritma kriptografi yang akan digunakan adalah algoritma kriptografi asimetris Digital Signature Algorithm (DSA) dan dikombinasikan dengan algoritma simetris Advanced Encryption Standard (AES). DSA sebagai autentikasi menggunakan fungsi hash tidak dapat melakukan enkripsi dan dekripsi, dengan kombinasi kriptografi Advanced Encryption Standard (AES) agar dapat melakukan enkripsi dan dekripsi. Advanced Encryption Standard (AES) merupakan algoritma enkripsi blok dan memiliki sifat simetris yang menggunakan kunci simetris selama enkripsi dan dekripsi. Jenis file teks yang akan digunakan berformat (*.xlsx). File yang telah dienkripsi masih memakai ekstensi seperti file sebelumnya namun tidak dapat dibuka. File hasil enkripsi memiliki perubahan ukuran sebesar 30%. File hasil dekripsi sama persis seperti file awal sebelum dilakukan proses enkripsi. Kata kunci: kriptografi, digital signature algorithm, advanced encryption standard, data teks
IMPLEMENTASI ALGORITMA VIGENERE DAN ALGORITMA F5 UNTUK KEAMANAN TEKS PADA CITRA Jihan Ulfa Deski; Yusuf Ramadhan Nasution; Aidil Halim Lubis
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 7 No. 2 (2024): May 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i2.1857

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem berbasis web yang dapat digunakan untuk mengamankan sebuah informasi rahasia dalam bentuk kata, kalimat dan lainnya yang dapat tersusun dari kumpulan huruf, angka dan juga simbol yang disimpan ke dalam sebuah file text sebelum mendistribusikan pesan rahasia tersebut. Proses pengamanan informasi dilakukan menggunakan algoritma vigenere dan algoritma F5. Algorima vigenere berfungsi dalam proses enkripsi pesan, yaitu mengubah pesan plaintext menjadi ciphertext sehingga tidak dapat dibaca oleh orang lain yang tidak berkepentingan. Sementara itu, algoritma F5 berfungsi untuk melakukan penyisipan ciphertext yang telah dihasilkan ke dalam sebuah media penampung berupa citra digital. Pemilihan citra digital dapat membuat keberadaan pesan rahasia tidak disadari oleh orang lain. Dari hasil pengujian sistem keamanan file text yang dihasilkan dapat disimpulkan bahwa proses enkripsi dan penyisipan pesan dapat dilakukan dengan baik dan tidak terdapat perubahan ukuran file citra yang dijadikan media penyisipan secara signifikan. Sementara dari hasil pengujian PSNR antara citra asli dengan citra stego menampilkan hasil di atas 30 dB dimana nilai tersebut dianggap baik dikarenakan tidak terdapat perubahan yang dapat dilihat secara langsung oleh mata perbedaan antara citra asli dengan citra stego yang dihasilkan.
PERBANDINGAN METODE AUTOREGRESIF INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN ALGORITMA MONTE CARLO UNTUK MEMPREDIKSI SUATU HARGA BAHAN POKOK M. Naufal Rangkuti; Yusuf Ramadhan Nasution; Muhammad Siddik Hasibuan
JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH Vol. 7 No. 4 (2024): November 2024
Publisher : Smart Education

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54314/jssr.v7i4.2315

Abstract

Abstract: The most frequently consumed staple food by humans is staple food which is a mandatory menu for humans. Staple food is also commonly called sembako which is an abbreviation of nine staple foods whose names are already familiar to Indonesia. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Monte Carlo use data from the Medan City Trade Office. Based on the Monte Carlo method, the price prediction results using the application produce price prediction results in the range of 12000 to 13000 on the first, fifth and sixth days worth 13000 and the other days are 12000, then when the MSE value calculation is carried out with the predicted price and actual price, the Monte Carlo method produces an MSE value of 300000. Then based on the Arima Method when the data stationarity test is carried out, the ACF and PACF plot tests are obtained, the possible models are Arima (1,1,0), Arima (2,1,0), Arima (3,1,0), Arima (0,1,1), Arima (1,1,1), Arima (2,1,0) and Arima (3,1,0). Then when the best model test is carried out by comparing the smallest MSE value in the possible models, the best model is the Arima method with Model 3,1,1 which produces a stable price prediction at a price of 12000 in the price prediction forecast on day 1 to day 10. And when the predicted price calculation is carried out with the actual price, it produces an MSE value of 0. Keywords: Website, Staple Materials, Arima, Monte Carlo Methods, Python. Abstrak: Bahan pokok yang paling sering dikonsumsi oleh manusia adalah bahan pokok yang merupakan menu wajib untuk manusia. Bahan pokok juga biasa disebut dengan sembako yang merupakan singkatan dari sembilan bahan pokok yang namanya sudah tidak asing lagi bagi Indonesia. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Monte Carlo menggunakan data dari Dinas Perdagangan Kota Medan. Berdasarkan metode Monte Carlo, hasil prediksi harga dengan menggunakan aplikasi menghasilkan hasil prediksi harga dalam rentang 12000 hingga 13000 di hari pertama, kelima dan ke enam senilai 13000 dan hari lainnya adalah 12000, kemudian ketika di lakukan perhitungan nilai MSE dengan harga prediksi dan harga actual, metode Monte Carlo menghasilkan nilai MSE sebesar 300000. Kemudian berdasarkan Metode Arima ketika dilakukan uji stasioneritas data, uji plot ACF dan PACF didapatkan model memungkinkannya adalah Arima (1,1,0), Arima (2,1,0), Arima (3,1,0), Arima (0,1,1), Arima (1,1,1), Arima (2,1,0) dan Arima (3,1,0). Lalu ketika dilakukan pengujian model terbaik dengan membandingkan nilai MSE terkecil pada model yang memungkinkan tersebut, model terbaiknya adalah metode Arima dengan Model 3,1,1 yang menghasilkan prediksi harga yang stabil di harga 12000 pada peramalan prediksi harga pada hari ke 1 hingga hari ke 10. Dan ketika dilakukan perhitungan harga prediksi dengan harga aktual menghasilkan nilai MSE sebesar 0. Kata kunci: Website, Bahan Pokok, Metode Arima, Monte Carlo, Python  
Co-Authors Abdul Halim Hasugian Adjie Prakasa Viragupty Agung Hamdika Surya Ahmad Raja Ahmad Rasyid Ridho Aidil Halim Lubis Aidil Halim Lubis Aisyah Nurrahmah Siregar Ali Darta Aninda Muliani Chairul Rizal Citra Duvita Rahman Fahrul Azis Nasution Fikri Hakiki Siregar Fiqih Qodri Ramadani Friti Sintiya Silva Furqan, Muhammad Heri Santoso Ilka Zufria Jihan Ulfa Deski Khairuna Khairuna Khairunnisa Khairunnisa Linda Wahyuni M Chairul Azmi M Ridho Ramadhan M. Naufal Rangkuti M. Rezi Syahputra Mhd Furqan Mhd Ikhsan Rifki Mhd Reza Alfani Mhd. Furqan Muhammad Eka Muhammad Siddik Hasibuan Muniruddin Nurdianti, Taing Sapitri Rabiatul Adawiyah Hasibuan Rahmi Hidayah Nasution Raissa Amanda Putri Rizqi Hanafi Parapat Suhardi, Suhardi Supiyandi Supiyandi T Zaskya Azhar Azaddin Tri Allan Siddiq Ulfi Yanti Harahap Yessi Mayasari