Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
15.357
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Jurnal Energi Dan Manufaktur Jurnal Pendidikan Jasmani Jurnal Buana Informatika Jurnal sistem informasi, Teknologi informasi dan komputer Telematika : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Sakai Sambayan Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan PROCEEDING IC-ITECHS 2014 Jurnal Ilmiah KOMPUTASI Format : Jurnal Imiah Teknik Informatika Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi SemanTIK : Teknik Informasi Jurnal Informatika JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) Turbo : Jurnal Program Studi Teknik Mesin Jurnal CoreIT Empowerment : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Eksplora Informatika METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan Jurnal Informatika Universitas Pamulang Jurnal Teknoinfo Jurnal ULTIMATICS Jurnal ULTIMA Computing Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Pengabdian Magister Pendidikan IPA JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani) Indonesian Journal of Applied Informatics KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer Jurnal Manajemen Informatika JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) Jurnal Tekno Kompak JISKa (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) JURNAL TEKNIK Informatika Abdi: Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Teknologi Informasi, Komputer, dan Aplikasinya (JTIKA ) JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Scientific Journal of Informatics JIKA (Jurnal Informatika) Journal On Teacher Education (Jote) Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi RESOLUSI : REKAYASA TEKNIK INFORMATIKA DAN INFORMASI JOINTER : Journal of Informatics Engineering International Journal of Aviation Science and Engineering Journal of Innovation and Technology Jurnal Informatika Terpadu Buguh: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Anoa : Jurnal Pengabdian Masyarakat Sosial, Politik, Budaya, Hukum. Ekonomi BIOS : Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Algoritme Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Journal of Applied Science, Engineering and Technology (J. ASET) Journal of Computers and Digital Business Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Masyarakat Madani Indonesia Jurnal Fokus Elektroda (Energi Listrik, Telekomunikasi, Komputer, Elektronika dan Kendali) PAMARENDA : Public Administration and Government Journal "JAMASTIKA" Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika JITER-PM (Jurnal Inovasi Terapan - Pengabdian Masyarakat) Jurnal Informatika Polinema (JIP) Indonesian Journal of Community Services BIMA : Journal of Business and Innovation Management Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen) Jurnal Polimesin ANIMATOR SISFOTENIKA Jurnal Sains dan Kesehatan Nemui Nyimah
Rizal Adi Saputra
Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry 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 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 Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 140 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 140 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
IMPLEMENTASI ALGORITMA ADDITIVE RATIO ASSESSMENT (ARAS) UNTUK APLIKASI PEMBERIAN INSENTIF DAN PROMOSI PEGAWAI DI KANTOR PLN KENDARI Nono Satria; Jumadil Nangi; Rizal Adi Saputra
Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi Vol. 1 No. 2 (2023): Volume 1 Nomor 2 Tahun 2023
Publisher : Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi

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

Abstract

Dalam menghadapi persaingan diera globalisasi, suatu perusahaan dihadapkan dengan berbagai masalah yang mengakibatkan kegagalan suatu perusahaan. Dalam hal ini setiap perusahaan dituntut untuk meningkatkan kemampuan beradaptasi dengan kemajuan teknologi dan meningkatkan kinerja sumber daya manusia, karena faktanya sumber daya manusia menjadi salah satu faktor penentu keberhasilan suatu perusahaan, sehingga perusahaan mempunyai daya saing tinggi dan mampu bertahan dalam menghadapi perkembangan bisnis yang semakin kompetitif. Dalam hal ini setiap perusahaan perlu memperhatikan pegawai untuk meningkatkan kinerja yang baik, karena keberhasilan perusahaan sangat dipengaruhi oleh kinerja setiap pegawainya. Pemberian insentif jika tidak dilaksanakan dengan tepat dan adil maka perusahaan akan kehilangan pegawainya. Sistem pendukung keputusan merupakan sebuah sistem yang efektif dalam membantu mengambil suatu keputusan yang kompleks, sistem ini menggunakan aturan-aturan pengambilan keputusan, model analisis, database yang komprehensif dan pengetahuan dari pengambil keputusan itu sendiri. Metode dalam penelitian ini adalah metode Additive Ratio Assessment (ARAS) adalah metode pengambilan keputusan multikriteria berdasarkan pada konsep perangkingan menggunakan utility degree yaitu dengan membandingkan nilai indeks keseluruhan setiap alternatif terhadap keseluruhan nilai alternatif optimal.
PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PENERIMAAN CALON PEGAWAI NEGERI SIPIL KEMENKUMHAM SULAWESI TENGGARA Ramadhan, Abdul Fath; Saputra, Rizal Adi; Aksara, L.M. Fid
Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informatika dan Komputer Volume 14 No 2, Januari Tahun 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24853/justit.14.2.133-138

Abstract

Penelitian ini menerapkan algoritma Decision Tree C4.5 dalam seleksi Calon Pegawai Negeri Sipil (CPNS) Kemenkumham Sulawesi Tenggara. Melibatkan Data Mining, metode ini memanfaatkan preprocessing data, pemilihan atribut, dan pengembangan model Decision Tree. Algoritma C4.5, dipilih karena kemudahan dan visualisasi, diaplikasikan pada data pelamar CPNS, termasuk SKD seperti TWK, TIU, dan TKP. Kontribusi utama adalah peningkatan efisiensi dan ketepatan seleksi CPNS, memastikan pegawai sesuai kebutuhan instansi. Visualisasi pohon keputusan dari C4.5 memberikan pemahaman yang lebih baik tentang faktor-faktor yang memengaruhi keputusan model.Kata Kunci: algoritma C4.5, Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia, Penerimaan CPNS, Pohon Keputusan, Sulawesi Tenggara
Prediksi Jumlah Penumpang Bandar Udara Halu Oleo Kendari Menggunakan Multi-layer Perceptron Ahmad Fadli Ramadhan; Rizal Adi Saputra
JOINTER : Journal of Informatics Engineering Vol 4 No 02 (2023): JOINTER : Journal of Informatics Engineering
Publisher : Program Studi Teknik Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53682/jointer.v4i02.229

Abstract

Transportation, particularly air travel, plays a vital role in supporting economic and social activities of the society. In this context, predicting the number of airline passengers becomes crucial for airport planning and management. This research aims to utilize the Multilayer Perceptron (MLP) method to predict the passenger count at Halu Oleo Kendari Airport. The MLP method is a type of neural network that exhibits high predictive capabilities. In this study, train score and test score are used to evaluate the performance of the MLP model in predicting the training and testing data. Additionally, Mean Absolute Percentage Error (MAPE) is employed to measure the accuracy of the model's predictions. The results indicate that the train score of 60% signifies the model's ability to predict the training data with an accuracy of 60%. Meanwhile, the test score of 96% demonstrates the model's good predictive capability on unseen testing data. The MAPE value of 0.152% indicates a relatively low level of error in the model's predictions.
Classification of Hoax News Using the Naïve Bayes Method Qubra, Rama; Saputra, Rizal Adi
International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS) Vol. 4 No. 1 (2024): APRIL 2024
Publisher : Lembaga Komunitas Informasi Teknologi Aceh (KITA)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35870/ijsecs.v4i1.2068

Abstract

The rampant dissemination of false and unsourced information, commonly known as hoaxes, has become a pervasive issue in the era of internet media. In the digital age, the widespread dissemination of false and unverified information has emerged as a critical concern within the realm of internet media. Hoax news can be used to influence elections, sway public opinion, and create political instability. The rapid evolution of information technology has contributed to the uncontrollable proliferation of hoax content, necessitating the development of intelligent systems for effective classification. This research focuses on implementing a robust classification system for identifying hoax news circulating through internet media. The method used in this program is the Naive Bayes method, specifically Naive Bayes Multinomial, which works with the assumption that each feature (word) is considered independent from the others. Text vectorization using CountVectorizer converts text into a numeric vector, which can be used by classification algorithms. This program uses a trained model to make predictions on testing data and calculate evaluation metrics such as accuracy, confusion matrix, and classification reports. By leveraging these methodologies, the study aims to enhance the accuracy and efficiency of distinguishing genuine news from deceptive hoaxes. The highest accuracy value obtained in this research was 94.73% with a division of 20% test data and 80% training data. True Negative (TN): 4555, False Positive (FP): 178 and False Negative (FN): 295, True Positive (TP): 3952
Sistem Kendali Lampu Otomatis Multisensor Menggunakan Metode Fuzzy Logic Control Inferensi Sugeno Berbasis Mikrokontroler Tenriawaru, Andi; Saputra, Rizal Adi; Yusril, Muhammad
Jurnal Eksplora Informatika Vol 13 No 1 (2023): Jurnal Eksplora Informatika
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30864/eksplora.v13i1.812

Abstract

Pemborosan listrik sering disebabkan karena lupa mematikan lampu. Sakelar lampu rumah kebanyakan masih menggunakan sakelar manual yang terpasang pada masing-masing panel baik untuk mematikan maupun untuk menyalakan lampu. Jika rumah mempunyai daerah yang luas atau lantai bertingkat akan mengakibatkan kesulitan dan menghabiskan banyak waktu atau tenaga ketika akan menyalakan atau mematikan lampu, karena sakelarnya yang harus ditekan secara manual. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan sistem kendali lampu otomatis multisensor menggunakan metode fuzzy logic control inferensi Sugeno berbasis mikrokontroler. Penelitian ini menggunakan sensor Light Dependent Resistor (LDR) dan sensor ultrasonik. Sensor LDR digunakan untuk mendeteksi cahaya sekitar yang disimulasikan dengan cara mendekatkan dan menjauhkan sumber cahaya ke sensor LDR, sedangkan sensor ultrasonik digunakan untuk mendeteksi gerakan yang memasuki ruangan. Masukan dari sensor diproses oleh mikrokontroler menggunakan metode fuzzy Sugeno yang melalui proses fuzzyfikasi, aplikasi fungsi implikasi dan deffuzyfikasi. kemudian hasil pengolahan data akan menghasilkan lampu padam atau menyala. Pengujian dilakukan dengan cara memberikan intensitas cahaya yang berbeda-beda berdasarkan fungsi keanggotaan gelap, redup dan terang pada sensor LDR dan sensor ultrasonik melakukan gerakan berdasarkan fungsi keanggotaan dekat, sedang dan jauh yang telah dibuat. Dilakukan 90 percobaan terhadap rule yang telah dibuat dan diperoleh persentase keberhasilan 100%.
COMPARISON OF WAVELET TRANSFORM FOR IMAGE RECOGNITION SYSTEM USING LEARNING VECTOR QUANTIZATION Saputra, Rizal Adi
SemanTIK : Teknik Informasi Vol 7, No 1 (2021): semanTIK
Publisher : Informatics Engineering Department of Halu Oleo University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (602.181 KB) | DOI: 10.55679/semantik.v7i1.17738

Abstract

Image is a spatial dimension contains information, color, and not time-dependent. Nowadays image is very important for recognition system as source/data. In order to obtain certain information (features), image transformed or extracted.  Wavelet is mathematical function that is able to classify the image energy concentrated on a small group of coefficients (approximation), while other coefficient group (detail) contains very small energy which can be eliminated. This study purpose to compare wavelet family include Haar, Daubechies and Coiflet, then applied to the fingerprint recognition system and face recognition system.There are three major steps in this paper, preprocessing that includes resize normalization, histogram equalization and thresholding, feature extraction using three different wavelet family, learning using Learning Vector Quantization (LVQ) and matching using Euclidean Distance. The experimental result show Haar is the best among the others. In Fingerprint recognition system the accuracy is 85% and 90% for face recognition system.Keywords; Daubichies, Haar, Image Recognition, Learning Vector Quantization, Wavelet Comparison
Deteksi Tingkat Gangguan Kecemasan Menggunakan Metode Random Forest Fadhilah, Ghefira Zahra Nur; Saputra, Rizal Adi; Wibowo, Asa Hari
Jurnal Teknik Vol 13, No 1 (2024): Januari - Juli 2024
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tangerang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31000/jt.v13i1.10648

Abstract

Abstract Anxiety is something that must exist in life, so everyone must have it. In everyday life, having anxiety is normal, but excessive anxiety can lead to self-stabilization disorders so that it is classified as an anxiety disorder. With reference to these conditions, this research was conducted with the aim of identifying the early stages of anxiety disorders using the Data Mining process and the Random Forest algorithm. This research applies the Knowledge Discovery in Database (KDD) method for data processing and uses the GAD-7 questionnaire in data collection with a total of 670 records. This study also applied 10-fold cross validation for model evaluation with specificity, sensitivity, and accuracy parameters. The final results of the study show that the prediction of anxiety levels with the Random Forest algorithm has an accuracy rate of 89.55%. Of the total respondents, 12.99% were categorized as normal or not experiencing anxiety disorders, 28.06% experienced mild anxiety disorders, 32.84% experienced moderate anxiety, and 26.12% experienced severe anxiety.Abstrak Kecemasan adalah suatu hal yang pasti ada dalam kehidupan, sehingga semua orang pasti memilikinya. Dalam kehidupan sehari-hari memiliki kecemasan adalah hal yang normal, tetapi kecemasan yang berlebihan dapat mengakibatkan gangguan kestabilan diri sehingga diklasifikasikan sebagai gangguan kecemasan. Dengan merujuk dari kondisi tersebut, penelitian ini dilakukan dengan tujuan mengidentifikasi tahap awal gangguan kecemasan dengan menggunakan proses Data Mining dan algoritma Random Forest. Penelitian ini menerapkan metode Knowledge Discovery in Database (KDD) untuk pemrosesan data dan menggunakan kuesioner GAD-7 dalam pengumpulan data dengan banyak responden 670 record. Penelitian ini juga menerapkan 10-fold cross validation untuk evaluasi model dengan paramater spesifisitas, sensitivitas, dan akurasi. Hasil akhir dari penelitian ini menunjukkan bahwa hasil prediksi tingkat kecemasan dengan algoritma Random Forest memiliki tingkat akurasi 89,55%. Dari total responden, 12,99% dikategorikan normal atau tidak mengalami gangguan kecemasan, 28,06% mengalami gangguan kecemasan ringan, 32,84% mengalami kecemasan sedang, dan 26,12% mengalami kecemasan berat.
PERBANDINGAN ALGORITMA SIMPLE LINEAR REGRESSION DAN SUPPORT VECTOR REGRESSION DALAM PREDIKSI JUMLAH PENDUDUK DI SULAWESI TENGGARA Rafi Iyad Madani Chaidir; Ahmad Fadli Ramadhan; Hashimatul Zaria; Rizal Adi Saputra
METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol. 10 No. 1 (2024): Volume 10 Nomor 1
Publisher : Universitas Methodist Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46880/mtk.v10i1.2548

Abstract

Pertumbuhan penduduk di Sulawesi Tenggara terus meningkat, mencapai kenaikan sekitar 8% dari tahun 2014 hingga 2023, seperti yang tercatat dalam data Badan Pusat Statistika (BPS). Dampak potensial dari fenomena ini pada kehidupan masyarakat dan pembangunan wilayah perlu menjadi perhatian. Dengan memprediksi jumlah penduduk, dapat membantu dalam perencanaan pembangunan jangka panjang, pengembangan infrastruktur, dan pengelolaan dan alokasi sumber daya. Penelitian ini bertujuan untuk menciptakan model yang efektif untuk meramalkan pertumbuhan penduduk dengan akurasi yang baik. Data yang digunakan adalah data jumlah penduduk Sulawesi Tenggara dari tahun 2014 hingga 2023 menurut kabupaten/kota oleh BPS. Prediksi dilakukan menggunakan metode Support Vector Regression (SVR) dan Simple Linear Regression (SLR). Hasil perbandingan menunjukkan bahwa SLR menunjukkan performa yang lebih baik secara umum dibandingkan dengan SVR pada sebagian besar model, dengan memiliki rata-rata MAPE sebesar 1.89% dan RMSE sebesar 0.51%. Temuan ini mengonfirmasi bahwa SLR merupakan algoritma yang lebih akurat dalam meramalkan pertumbuhan penduduk di Sulawesi Tenggara.
PENERAPAN ALGORITMA YOLO UNTUK MENDETEKSI KUALITAS TELUR AYAM BERDASARKAN WARNA CANGKANG Sri Ayu Ningsih; Resti Ajeng Sutiani; Ni Made Sri Ulandari; Rizal Adi Saputra
METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol. 10 No. 2 (2024): Volume 10 Nomor 2
Publisher : Universitas Methodist Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46880/mtk.v10i2.3062

Abstract

In the poultry industry, chicken egg quality is a crucial factor influencing the price and market appeal of the product. Manual assessment of egg quality based on shell color requires significant time and labor and is prone to human error. Therefore, the implementation of automation technology through artificial intelligence (AI) is necessary to enhance the efficiency and accuracy of this process. The YOLO (You Only Look Once) algorithm is a fast and accurate object detection method that can be applied to classify chicken eggs based on shell color. This research aims to develop an automatic detection system using YOLO to identify and categorize the quality of chicken eggs based on shell color. Images of chicken eggs were collected and annotated to train the YOLO model. After training, the model was tested on a new dataset to evaluate its detection and classification performance. The results of the study indicate that the YOLO algorithm can detect and classify chicken eggs with high accuracy, reducing the need for manual labor and speeding up the quality assessment process. The implementation of this system is expected to improve operational efficiency in the poultry industry, ensure consistent product quality, and provide an innovative solution to the challenges in chicken egg quality assessment.
Klasifikasi Kanker Kulit Berdasarkan Data Citra Benign Dan Malignant Menggunakan Convolutional Neural Network Findry, Findriyani; Rizal Adi Saputra
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 3 No. 1 (2024): Jurnal Jamastika Vol.3 No.1 April 2024
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v3i1.2417

Abstract

Kanker kulit adalah kondisi di mana sel-sel abnormal di kulit berkembang secara tidak terkendali, membentuk tumor yang dapat menyerang jaringan dan organ di sekitarnya. Kanker kulit dibagi menjadi dua yaitu benign (jinak) dan malignant (ganas). Kanker kulit benign adalah jenis kanker kulit yang tidak bersifat ganas atau tidak menyebar ke jaringan atau organ lain dalam tubuh. Meskipun kanker kulit benign tidak menyebar, mereka masih dapat menyebabkan masalah dan perlu diobati. Contoh kanker kulit benign meliputi sel basaloma, sel skuamosa, dan keratosis seboroik. Di sisi lain, kanker kulit malignant adalah jenis kanker kulit yang bersifat ganas atau dapat menyebar ke jaringan atau organ lain dalam tubuh. Kanker kulit malignant umumnya lebih serius dan memerlukan perawatan medis yang agresif. Contoh kanker kulit malignant meliputi melanoma, karsinoma sel basal, dan karsinoma sel skuamosa. Oleh karena itu, studi klasifikasi kanker kulit benign dan malignant dilakukan dengan menggunakan metode CNN, yang memungkinkan CNN untuk mengklasifikasikan gambar. CNN sendiri memiliki model arsitektur, sedangkan arsitektur yang digunakan pada penelitian ini menggunakan lapisan aktivasi Conv2D, Max Pooling, Flatten, Dense, Dropout dan ReLu. Ukuran gambar yang digunakan dalam arsitektur ini adalah 48x48, pada epoch ke-50 akurasi tercapai 99,86%.
Co-Authors , Jumadil Nangi -, Findriyani -, Safal A.Yudi Eka Risano Ababil Azies Sasilo Abbas, Muhammad Akram Abdillah, Muh Ade Sitti Nur Zainab Adha Mashur Sajiah Adiningsi, Sri Afifah Hakim, Auliyah Agsaria, Fabelina Agus Sugiri Agus Sugiri, Agus Ahmad Fadli Ramadhan Ahmad Fadli Ramadhan Ahmad Riszal Ahmad Sipa, Alfriyanti Akmal Rahman Aksara, L.M. Bahtiar Akyar, Faisal Al Qadri, Muhammad Vannes Algazali, Muhammad Aliansa, Warham Alma Fisabillah Amaliya Nurani Basyarah Andi Juliardi Abdillah Andi Maghfirah Parenrengi, Andi Maghfirah Andi Tenriawaru Angga Darma Prabowo Anisa suci Pratiwi Anshari, Erwin Anwar, Syaipudin Apriansyah, Muhammad Fiqih Aprilyani S, Lily Arif, Yanuar Zulardiansyah Arif, Zainal Arifin Kusumo Wicaksono Arinal Hamni Asa Hari Wibowo Asa Hari Wibowo, Asa Hari Asdar Asdar Asdar Asri Wido Mukti Asriani, Risky Nur Asrumin Asti Rahayu Asti Rahayu Auliya Afifah Adnan Hakim Awaliah, Wd. Rizky Ayu Pratiwi Ndibola Ayu, Nurfatzma Az'zahra Tarimana, Annisa Azriel Saktiawan, Muhammad Badarudin, Ade Syifa Bagus Rifaldi Bambang Pramono Bambang Pramono Bambang Pramono Bambang Pramono Billa, Nabilla Salsa Billah, Khaerunni Salsa Chintya Mawadhah Sumitro Chintya Mawadhah Sumitro Dewi Perwito Sari Dewi Titania Randa Diah A.P, Zahwa Dian Trianita Lestari Dilla, Farah Dini Fadilah Djuansjah, Joy Djuansjah, Joy R P Dwi Tsunami, Widya Dwina Angelina Sipayung Edi Syah Mihrad Eko Wahyu Saputra Eko Yohanes Elfiani Eriyadi, Riko Ermila Ermila Etrilian Tongalu Fa, Nur Fadhilah, Ghefira Zahra Nur Fadilah, Muh. Bayanudin Fahrul Ardian Nugroho Fani Fadilah fauzi, fitya aulia Fazilah, Nurul Febryanti, Wa Ode Ika Fifi Nirmala G Fildzah Khalishah Ghassani Findry, Findriyani Florencia Virgiane Evalyn Padang Ghefira Zahra Nur Fadhilah Gusti Putu Pupaningrum Hadi Prayitno Hafiizah, Nur Hardani, Prisma Trida harnelia, harnelia Harnowo Supriadi, Harnowo Hashimatul Zaria Hasna Anggin Tri Muslimin Hassanah, Waode Siti Nurul Hayara Octaviani Hendriyanto, Agus Herlambang, Ian Herry Wardono HERU WAHYUDI Hidayat, Wahyu Al Hidayatunnikmah, Nina Hidjriani Ibrahim, Fauzi Ifayatin, Hadijah Nisa Ika Purwanti Ningrum Ika Purwanti Ningrum Ika Purwanti Ningrum Ika Purwanti Ningrum, Ika Purwanti Ikhwanul Uzlah, Laode Iklil Awalda Tariza Inda Asriyanti Lauto Indri Indri Indriyani Nur Indriyani Nur Intan Ayu Kusuma Pramushinta Ira Purbosari Irsyad, Akhmad Irza Sukmana Irza Sukmana, Irza Ishak Jaelani, Muhammad Isnawaty Isnawaty Isnawaty Isnawaty Isnawaty Isnawaty, Isnawaty Iza, Abdillah Javensius Sembiring, Javensius Jayanti Yusmah Sari Jelyzer Patanan Judanto, Nurendro Hardjo Jumadil Nangi Jumadil Nangi Jumadil Nangi Jumadil Nangi, Jumadil Kaimuddin, Sitti Mikarna Kasim, Nurdian Kayla, Mutmainnah Putri Khairul Ummah Khamil, Muhammad Raihan Putra Khrysna Dwipangga, Ageng Arya Kurniawan, Dondi L.M. Bahtiar Aksara L.M. Fid Aksara, L.M. Fid La ode Muhammad Bahtiar Aksara La Ode Rahmat Andre Pratama La Ode Santiaji Bande La Ode Sukriman La Ode, Abdul Azis Syah La Surimi La Surimi La Surimi La Surimi, La Lestari, Dian Trianita Lestari, Yunda Puji Lily Aprilyani Linda Saputri LM Tajidun LM Tajidun, LM M. Rangga Saputra Maharani Hasan, Puspita Mahruri Arif Wicaksono Marni Mulyani Marsita Harim Martinus Martinus, Martinus Mashur Sajiah, Adha Maulivia Idham Choliq Mayang Putri Khairunnisa Mihrad, Edi Syah Mochammad Imron Awalludin Mochammad Resha Mubaraq, Muh. Falah Muh. Ikbal, Muh. Muhaimin Hamzah Muhaimin Hamzah Muhaimin Zain, Al MUHAMAD FADLI Muhamad Faza Almaliki Muhamad Handoyo Sahumena Muhamad Handoyo Sahumena Muhamad Ilham, La Ode Muhamad, Ngawal Muhammad Abdillah Rahmat Muhammad Ikhwan Muhammad Irsyad Muhammad Nabil Afkar Muhammad Ricky Aryansah. B Muhammad Yusril Muhammad, Zahir Mundeh, Marianne Mursalim Mursawal, Mursawal Mustarum Musaruddin Mutmainnah Muchtar Mutmainnah Putri Kayla Nabila Saskia Arham nabilla, putri Nadaa Qur’atul‘Ain Nadya Ambarwati Nadya Elfareta Azarin Nafrizal Natalis Ransi Natalis Ransi, Natalis Nathania, Meutya Nazarrudin, Rizal Ni Made Sri Ulandari Ni Wayan Erdiani Ningrum, Ika Purwati Ningsih, Lilis Sugi Nono Satria Noviana Saputri, Kiki Nugraha, Nurcahya Nur Fadillah, Nur Nur Rahma Sela Nur, Indriyani Nurhafni A, Syarifah Nurhafni Ahmad, Syarifah Nurmaladewi Nurmaladewi Nurmaladewi, Nurmaladewi Nurtiani, Devy Natalia Ode Yamin Arsy Fadillah Mbota, La Panaungi, Fajar Pratiwi Aprilya Wahid, Dwi Prianggoro, Dimas Purbosari, Ira Putri Arafa, Ninis Putriani, Ananda Putu Arimbawa Putu Arimbawa Putu Arimbawa, Putu Qubra, Rama Rafi Iyad Madani Chaidir rahayu ningsih, Lilis sugi Rahma Basri, Siti Rahmad Akbar Rahman, Nur Syazwani Binti Ab Rahmat Hidaya Karismadi, Nur Rahmat Karim Rahmat Saputra, La Ode Alvin Raiya, Muhammad Saharullah Ramadana, Alvianto Ramadhan, Abdul Fath Ramadhan, Muh. Akbar Perdana Ramadhan, Muhammad Afin Ramadhani, Annisa Auliya Ramadhani, Dwi Hikmah Ratnasari Ratnasari Rayadin, Muhamad Amhar Reskal, R Resti Ajeng Sutiani Rifaldi, Dwi Rina Rina Riofasesi, Daffa Risano, Yudi Eka A Riskan Riszal, Akhmad Rizaldy Setiawan Hasanuddin Rizkah Nurhasanah Rizki Eka Sakti Octaviani Roy Pane Ryan Septian Fajar, Muhammad Sabiqunassabiqun Sahera, Nelti Juliana Saleh Badawi, Muh Samudin, Ayustina Saputra, Eko Wahyu Saputra, Muh. Farhan Saputri, Shinta Arjunita Sari, Dewi Perwito Sarita, Ihsan Saudi, Septiyani Bayu Sawal, Mur Sembiring, Javen Shinta Arjunita Saputri Shirley Savetlana Shirley Savetlana, Shirley Silfi, Silfi Siti Nurhalisa, Waode Sitti Aisyah Sri Adiningsi SRI ADININGSI ERNI ALBAKIA Sri Ayu Ningsih Srikandi, Raya Statiswaty Subardin Subardin Suci Oktavia Rahmadani SUGIYANTO Sugiyanto - Sulastri Apridayanti Sultrayansa Sumarni Sumarni Sumitro, Dewi Sari Suria, Fellonnisa Suryadiwansa Harun Sutardi Sutardi Sutardi Sutardi Sutiyana Fachruddin Syahidatul Islamiyah Syam, Nurhana Syazwani, Nur Tarkono Tarkono Tarkono Thalib, La Ode Jafar Umar Trihapsari, Argitha Tunda, Amin Usman, Yusril Wa Ode Ika Febryanti Wa Ode Yatni Yansari Wahyuni, Frida Mimi Waode Siti Nurul Hassanah Weka Gusmiarty Abdullah Weka GUSMIARTY ABDULLAH Weka Gusmiarty Abdullah, Weka Gusmiarty Wibowo, Bayu Adi Wicaksono, Mahruri Arif Widyosekti, M. Dhiku Wildayanti Yanuar Burhanuddin Yolanda Camelia Imelda Yunda Puji Lestari Yurika Sastyarina Yurika Sastyarina Yusup Hendronursito, Yusup Yuwanda Purnamasari Pasrun Zahro Al Maulidiyah Zulhanif Zulhanif, Zulhanif