Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
11.136
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Pixel : Jurnal Ilmiah Komputer Grafis SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) INTENSIF: Jurnal Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Jurnal Komputer Terapan CogITo Smart Journal Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining INOVTEK Polbeng - Seri Informatika JURNAL ILMIAH INFORMATIKA JURNAL TEKNIK INFORMATIKA DAN SISTEM INFORMASI JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) ILKOM Jurnal Ilmiah INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering) EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika Building of Informatics, Technology and Science Jurnal Informatika dan Rekayasa Elektronik Zonasi: Jurnal Sistem Informasi JSR : Jaringan Sistem Informasi Robotik Jurnal Restikom : Riset Teknik Informatika dan Komputer Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Jurnal J-PEMAS Jurnal Dinamika Informatika (JDI) Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI) sudo Jurnal Teknik Informatika Jurnal Pustaka AI : Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence Jurnal Algoritma JAIA - Journal of Artificial Intelligence and Applications Jurnal Komtekinfo Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY Innovative: Journal Of Social Science Research SATIN - Sains dan Teknologi Informasi VISA: Journal of Vision and Ideas Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer The Indonesian Journal of Computer Science INOVTEK Polbeng - Seri Informatika
Rahmaddeni Rahmaddeni
STMIK Amik Riau
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 111 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 111 Documents
Search

 7   8   9   10   11 
Penerapan Algoritma Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Penyakit Kanker Kulit Septhya, Dhini; Rahmaddeni; Susanti; Agustin
The Indonesian Journal of Computer Science Vol. 13 No. 4 (2024): The Indonesian Journal of Computer Science
Publisher : AI Society & STMIK Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33022/ijcs.v13i4.4262

Abstract

The skin is an important organ that protects the human body, so early treatment is essential to prevent diseases such as skin cancer. Skin cancer is a serious disease that can be fatal ana requires high treatment costs. It ranks thirds after cervical cancer and breast cancer in Indonesia, with causative factors including genetics and exposure to UV radiation. Early detection and proper diagnosis are essential to increase the chances of recovery, so skin cancer classification is necessary to avoid delays in treatment. Deep Learning methods, particularly Convolutional Neural Network (CNN), have been shown to provide significant result in image classification with high accuracy. VGG16 and DenseNet121 are two popular CNN architecture used in image classification. This study aims to compare the performance of skin cancer classification using VGG16 and DenseNet121. The result show that the DenseNet121 architecture provides higher accuracy compared to the VGG16 architecture, with 93% accuracy for train data and 79% for test data, while the VGG16 architecture achieves 80% accuracy for train data and 74% for test data. These results show that the DenseNet121 architecture is superior in skin cancer classification, providing important information for more accurate diagnosis
Optimasi Performa K-Means melalui Hybrid Feature Engineering RFM dan Behavioral Analytics untuk Segmentasi Pelanggan: Optimizing K-Means Performance with Hybrid RFM and Behavioral Analytics for Customer Segmentation B, Ilham; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Putra, Aldino; Najario, Dimas; Fakhrizal, M. Aggie
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 5 No. 4 (2025): MALCOM October 2025
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v5i4.2227

Abstract

Membagi pelanggan menjadi beberapa segmen itu krusial untuk kesuksesan strategi pemasaran. Dalam studi ini, kami mengusulkan metode kombinasi dengan memanfaatkan algoritma K-Means yang dipadukan dengan metrik Recency, Frequency, Monetary (RFM) serta wawasan dari analitik perilaku. Tujuan utama kami adalah untuk mengetahui seberapa besar pengaruh penambahan fitur RFM terhadap kualitas segmen yang dihasilkan. Untuk itu, pendekatan kami meliputi pembersihan data transaksi ritel, pembuatan fitur berbasis perilaku, dan penerapan dua metode klastering: K-Means standar dan versi yang ditingkatkan, yaitu RFM K-Means Aware++. Hasil klastering dievaluasi dengan visualisasi t-SNE, analisis distribusi klaster, dan pengukuran metrik validasi internal seperti Silhouette Score dan Davies-Bouldin Index. Temuan kami menunjukkan bahwa metode yang lebih baik dengan fitur RFM menghasilkan klaster yang lebih stabil, terpisah dengan baik, dan lebih akurat dalam mencerminkan perilaku pelanggan. Sebaliknya, model yang tidak menggunakan fitur RFM cenderung membentuk klaster yang tumpang tindih dan memberikan segmentasi yang kurang bermakna. Secara keseluruhan, studi ini menekankan bahwa rekayasa fitur yang tepat memiliki peran penting dalam meningkatkan performa algoritma klastering dan menawarkan segmentasi pelanggan yang lebih berharga
ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENUMPANG MASKAPAI PENERBANGAN DI INDONESIA DENGAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN KNN Handoko; Ramadhansyah, Donny; Asrofiq, Ahmad; Rahmaddeni; Yunefri, Yogi
ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi Vol. 6 No. 2 (2024): Publikasi Artikel ZONAsi: Periode Mei 2024
Publisher : Universitas Lancang Kuning

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31849/zn.v6i2.19177

Abstract

Penelitian ini mendalam pada analisis sentimen ulasan pelanggan terhadap maskapai penerbangan di Indonesia melalui NLP dan Machine Learning. Dalam prosesnya, data ulasan melibatkan serangkaian teknik, termasuk cleansing, case folding, tokenization, filtering, dan stemming, sementara sentimen diberikan label menggunakan lexicon afinn. Visualisasi kata-kata dominan dari ulasan diwujudkan melalui wordcloud untuk memberikan gambaran yang kaya dan intuitif. Ekstraksi fitur melibatkan metode TF-IDF, diikuti oleh proses klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest dan K-Nearest Neighbor (KNN). Hasil evaluasi model menunjukkan tingkat akurasi yang memuaskan, dengan Random Forest mencapai 83% dan KNN mencapai 82%. Temuan ini memberikan wawasan yang dalam tentang preferensi pelanggan dan potensial masalah dalam pengalaman penerbangan di Indonesia, memberikan kontribusi pada pemahaman yang lebih holistik terhadap dinamika industri penerbangan.
Evaluation of Support Vector Machine, Naive Bayes, Decision Tree, and Gradient Boosting Algorithms for Sentiment Analysis on ChatGPT Twitter Dataset Rabbani, Salsabila; Safitri, Dea; Try Puspa Siregar, Farida; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Efrizoni, Lusiana
Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Vol 7, No 1 (2024): March 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/ijaidm.v7i1.24662

Abstract

ChatGPT is a language model employed to produce text and engage in conversation with users. It serves as a tool for generating text and facilitating interactions in a conversational manner. The model was designed to provide relevant and useful responses based on the context of the ongoing conversation. By the increasing popularity of using ChatGPT, it makes it difficult for users to classify responses about the use of ChatGPT. Therefore, sentiment classification of ChatGPT is carried out. The dataset used is sourced from the kaggle website with a total of 20,000 data. The classification methods used in this research include Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, Decision Tree, and Gradient Boosting. Through the research results, the Support Vector Machine algorithm had the highest accuracy value with 80% compared to other methods, when the data is divided by a ratio of 90:10. This research is expected to help developers and service providers to improve ChatGPT and understand user responses better.
Analisis Sentimen Pengguna Medsos Terhadap Program Makan Siang Gratis Menggunakan Algoritma VSM Fathoni, Muhammad Hafidhatul; Azdar, Qowiyyu; Jabbar, Fiqri Abdul; Ginting, Alex Elanta; Rahmaddeni, Rahmaddeni
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 5 No. 3 (2025): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v5i3.18725

Abstract

The free lunch program is one of the populist policies launched by the government with the aim of improving the nutrition of elementary and secondary school students. However, in the digital era full of community participation, the community's response to this policy is important to understand in more depth. This study aims to analyze the sentiment of social media users, especially Twitter, towards the free lunch program using the Vector Space Model (VSM) algorithm. Data were collected from 2,330 relevant tweets using keyword-based data retrieval techniques. The analysis process includes text preprocessing, feature extraction with TF-IDF, and vector similarity measurement using cosine similarity to classify sentiment into positive, negative, and neutral categories. The results of the analysis show that 63.7% of tweets are negative, 31.5% are positive, and 4.7% are neutral. Negative sentiment generally contains criticism of policy transparency, budget effectiveness, and indications of program politicization, while positive sentiment pressures the benefit program on child nutrition. These findings indicate that the VSM algorithm can be used effectively to capture public opinion patterns based on social media text. Furthermore, these results provide important meaning for policy design to consider public perception in designing and communicating social programs in a more inclusive and responsive manner.
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Menggunakan Wrapper Sebagai Preprocessing untuk Penentuan Keterangan Berat Badan Manusia: Application of K-Nearest Neighbor Algorithm Using Wrapper as Preprocessing for Determination of Human Weight Information Putra, Febrianda; Tahiyat, Hafsah Fulaila; Ihsan, Raja Muhammad; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Efrizoni, Lusiana
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 1 (2024): MALCOM January 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i1.1085

Abstract

Penelitian ini fokus pada peningkatan akurasi penentuan keterangan berat badan manusia melalui penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan metode Wrapper sebagai preprocessing. Kesadaran akan berat badan menjadi esensial dalam menjaga kesehatan dan kesejahteraan. Meskipun manusia dapat mengetahui berat badannya, pendekatan yang sering digunakan cenderung bersifat subjektif dan kurang presisi. Penelitian mengidentifikasi permasalahan dalam penentuan keterangan berat badan dan mencari solusi melalui penggunaan model prediksi. Algoritma K-NN terpilih karena kemampuannya dalam menangani permasalahan klasifikasi dengan dataset yang kompleks. Metode Wrapper digunakan sebagai langkah preprocessing untuk memilih subset fitur yang paling signifikan. Dataset melibatkan parameter berat badan dan faktor-faktor lain yang berpengaruh. Model dikembangkan dan diuji menggunakan teknik cross-validation untuk memastikan konsistensi kinerja. Temuan penelitian menunjukkan bahwa penerapan Algoritma K-NN dengan Wrapper preprocessing dapat meningkatkan akurasi penentuan keterangan berat badan manusia. Penerapan metode K-Nearest Neighbor dan K-Nearest Neighbor dengan Wrapper sebagai tahap preprocessing dalam menentukan keterangan berat manusia mendapatkan hasil nilai akurasi yang sama yaitu sebesar 91%. Studi ini diharapkan dapat menjadi landasan untuk pengembangan metode evaluasi yang lebih baik dan informasi yang lebih akurat terkait berat badan manusia.
Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors untuk Klasifikasi Metabolik Sindrom: Comparison of Naive Bayes and K-Nearest Neighbors Algorithms for Metabolic Syndrome Classification Sholekhah, Fitriana; Putri, Adinda Dwi; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Efrizoni, Luasiana
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1249

Abstract

Kondisi medis yang dikenal sebagai sindrom metabolik berpotensi meningkatkan kemungkinan penyakit jantung koroner, stroke, serangan jantung dan diabetes tipe 2. Sindrom metabolik juga dapat menyebabkan gula darah tinggi, kadar kolesterol rendah, obesitas secara bersamaan dan kelebihan lemak di daerah pinggang. Jika kombinasi dari ketiga kondisi ini terjadi maka dapat dikatakan penyakit ini  sebagai sindrom metabolik. Selain itu, sindrom metabolik juga dikaitkan dengan resistensi insulin, artinya dimana sel-sel tubuh tidak merespon baik terhadap efek insulin yang menyebabkan kadar gula darah tinggi karena gula tidak terserap ke dalam sel dengan baik. Sindrom metabolik tumbuh seiring meningkatnya obesitas di Asia, dengan perkiraan prevalensi yang terus naik. Ini berpotensi meningkatkan kasus penyakit kardiovaskular dan risiko kematian. Oleh karena itu, perlu dikembangkan model untuk mendiagnosis sindrom metabolik. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma klasifikasi utama, yaitu Naïve Bayes (NB) dan K-Nearest Neighbors (KNN) dalam mendeteksi sindrom metabolik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan algoritma Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 79%, sedangkan akurasi tertinggi dari algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) adalah 82%. Kesimpulannya, dari hasil penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma K-NN dengan pembagian data 50:50 lebih efektif dalam memprediksi dan mengklasifikasikan sindrom metabolik.
Perbandingan Algoritma SVM dan Naïve Bayes dalam Analisis Sentimen Twitter pada Penggunaan Mobil Listrik di Indonesia : Comparison of Naive Bayes and SVM Algorithms in Twitter Sentiment Analysis on Electric Car Use in Indonesia Ningsih, Widia; Alfianda, Baginda; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Wulandari, Denok
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1253

Abstract

Analisis sentimen dapat mengklasifikasikan sentimen berdasarkan polaritas teks dalam sebuah frasa dan menentukannya sebagai sentimen positif, negatif, atau netral. Data sentimen ini diperoleh dari jejaring sosial Twitter berdasarkan kueri bahasa Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memahami opini publik mengenai topik tertentu yang dikomunikasikan di Twitter dalam bahasa Indonesia dan untuk mendukung upaya melakukan riset pasar terhadap opini publik. Data yang dikumpulkan melalui proses pelabelan manual, preprocessing, dan pemodelan, dan model klasifikasi dibuat melalui proses pelatihan. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan mencari catatan menggunakan istilah pencarian “kendaraan listrik” di website Kaggle.com. Algoritma yang digunakan untuk membangun model klasifikasi berdasarkan data yang diperoleh pada penelitian ini adalah Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine. Nilai akurasi implementasi klasifikasi yang diperoleh algoritma Naive Bayes sebesar 63,02% dan akurasi support vector machine sebesar 70,82%. Dapat disimpulkan bahwa algoritma support vector machine mempunyai nilai akurasi yang paling tinggi.
Implementasi Algoritma Decision Tree untuk Rekomendasi Film dan Klasifikasi Rating pada Platform Netflix: Implementation of Decision Tree Algorithm for Movie Recommendation and Rating Classification on the Netflix Platform Mukhsinin, Dimas Aditya; Rafliansyah, M; Ibrahim, Sang Adji; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Wulandari, Denok
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 2 (2024): MALCOM April 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i2.1255

Abstract

Sebagai salah satu platform video streaming terbesar di dunia, Netflix telah berkembang pesat sejak pendiriannya pada tahun 1997, awalnya berfokus pada penyewaan DVD, namun kemudian beralih ke layanan streaming online pada tahun 2007. Dengan jutaan pelanggan global, Netflix terus berinovasi dengan paket langganan, produksi konten eksklusif, dan teknologi analisis data serta machine learning untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Penelitian ini menerapkan algoritma Decision Tree untuk meningkatkan sistem rekomendasi dan klasifikasi rating di Netflix. Menggunakan dua dataset utama, movies_df dan ratings_df, penelitian melibatkan langkah-langkah pengumpulan dan penggabungan data, penentuan fitur dan variabel target, pembagian data, pelatihan model, serta evaluasi. Hasilnya mencakup evaluasi model Decision Tree dengan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score untuk setiap kategori rating, serta visualisasi grafik batang tentang jumlah rating film dan presentase rating dari 1-5. Rekomendasi film berdasarkan model Decision Tree juga disajikan, memberikan wawasan tentang peningkatan sistem rekomendasi di Netflix. Kesimpulan menunjukkan bahwa implementasi algoritma Decision Tree dapat meningkatkan akurasi rekomendasi film dan klasifikasi rating di Netflix, berkontribusi pada pengalaman pengguna yang lebih personal di era layanan streaming online.
Klasifikasi Komposisi Menu Makanan Olahan Terhadap Standar Gizi Balita Menggunakan Random Forest: Classification of Processed Food Menu Compositions Against Toddler Nutrition Standards Using Random Forest Rahmi, Rahmi; Herisnan, Diva Nabila; Daulay, Suandi; Rahmaddeni, Rahmaddeni
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 5 No. 4 (2025): MALCOM October 2025
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v5i4.2280

Abstract

Peningkatan kesadaran masyarakat akan pentingnya asupan gizi seimbang, khususnya pada anak usia dini, menjadi aspek krusial dalam upaya pencegahan malnutrisi dan masalah kesehatan terkait. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan komposisi menu makanan olahan terhadap standar gizi balita menggunakan pendekatan data mining dengan algoritma Random Forest. Dataset yang digunakan memuat kandungan nutrisi menu yang divalidasi terhadap standar Angka Kecukupan Gizi (AKG) untuk anak usia 1–5 tahun. Klasifikasi dilakukan ke dalam tiga kategori: seimbang, tidak seimbang, dan berlebihan. Penelitian melibatkan tahapan preprocessing data, feature selection, normalisasi, serta pelatihan model menggunakan Random Forest. Evaluasi menggunakan akurasi, presisi, recall, serta f1-score. Hasil pengujian diperoleh algoritma bahwa Random Forest menghasilkan kinerja terbaik dengan akurasi 90%. Dari 136 menu, 9 diklasifikasikan sebagai seimbang, 59 tidak seimbang, dan 68 berlebihan. Penelitian ini membuktikan jika algoritma Random Forest bisa dijadikan alat yang efektif dalam pemantauan gizi balita
Co-Authors -, Dedek Ispandi A, M. Nakhlah Farid Adhitya Karel Maulaya Afiatuddin, Nurfadlan Agung Pratama Agung Pratama Agustin Agustin Agustin -, Agustin Agustin Agustin Agustin, Endy Wulan Agustriono Agustriono, Agustriono Aisy, Alaysha Rihadatul Aisyah Nurul Putri Akbar, Vitto Rezky Alaysha Rihadatul Aisy Aldino Evel Alfianda, Baginda Anam, M Khairul Ananta, Nita Anderson, Ranap Andi Kurnianto Andri Setiawan Anugraha, Yoga Safitra Aprilia, Fanesa Aprillian Kartino Arifin, Muhammad Amirul Asrofiq, Ahmad Aulia Putri Azdar, Qowiyyu Azfar Huzaifah Siregar B, Ilham Br.Situmorang, Elisabet Sinta Romaito Bunga Nanti Pikir Cahyo, M Rizky Dwi Chandra, Deni Cikita, Putri Cindy Syaficha Hardiana Dadynata, Eric Daulay, Suandi De Pani, Raihan Dedek Ispandi - Delfi Delfi, Delfi Deni Chandra Devi Efriadi Devi Puspita Sari, Devi Puspita Dhini Septhya Didik Sazali Diki Daryanto Dini, Ema Djamalilleil, Said Azka Fauzan Edwar Ali Efrizoni, Luasiana Efrizoni, Lusiana Eka, Wisnu Elma Novfuja Elwinda, Masyitah Erlin Ermy Pily, Annisa Khoirala Fadila, Rahmasari fadillah, m Fahreza, Rino Fakhrizal, M. Aggie Farhan Pratama Farida Try Puspa Siregar Fathoni, Muhammad Hafidhatul Fauzan, Aulia Fazri Fazri Febrio Waleska, Rangga Firman Akbar Firman, Muhammad Aditya fitri pratiwi, fitri Fransiskus Zoromi Fransiskus Zoromi Ginting, Alex Elanta Ginting, Lusiana Ginting, Steven Gusmansyah, Rafly Gusti Firmansyah, Mulia H A Supahri Habibah Br. Lumbantobing Hadi Asnal, Hadi Hafid Azis Supahri Hafidh, M. Hafidhatul Fathoni Hamdani Hamdani - Handoko Hanif Wira Saputra Hasnor Khotimah Hayami, Regiolina Hendra Saputra Hendrawan, Heri Herianto - Herianto Herianto Herisnan, Diva Nabila Herwin Herwin, Herwin Huda, Isra Bil Ibrahim, Sang Adji Iftar Ramadhan Ihsan, Raja Muhammad Irawan , Sandra Septi Irawan, Sandra Septi Irsandi, Safril Jabbar, Fiqri Abdul Jamaris, Muhamad Jamaris, Muhammad Jasmarizal Jasmarizal Junadhi Junadhi Jundi, Muhamad Jundi, Muhammad Khairuddin, M. Kharisma Rahayu Khusaeri Andesa Koko Harianto Koko Harianto Koko Harianto, Koko Kurniawan, Bambang Kurniawan, Fadly Kurniawan, Zuprizal Lili Marlia Lusiana Efrizoni M Fadhil Arfa M. Arifin M. Azzuhri Dinata M. Irpan Mahdiawan Nurkholifah Mahendra, Muhammad Ihza Mardainis Mardainis Mardainis Marhadi, Nanda Maryani, Lily Maulana, Fitra Michal Dennis Muhaimin, Abdi Muhamad Rizky Dwi Cahyo Muhammad Adji Purnama Muhammad afrizal Muhammad Bambang Firdaus Muhammad Dzaki Salman Muhammad Fajri Jamil Muhammad Fikri Hidayat Muhammad Ridho Al Fathan Mukhsinin, Dimas Aditya Najario, Dimas nanda, afri Nanda, Annisa Nasution , Zikri Hardyan Nita Ananta Nova Indriyani Nurjayadi Nurjayadi Nurkholifah, Mahdiawan Oktavianda Perdana Arifin, Satria Pratama , Nanda Rizki Pratama, Farhan Pratiwi, Elsa Eka Prianto, Robi Purnama, Muhammad Adji Putra, Aldino Putra, Andika Mahesa Putra, Febrianda Putri Utami, Putri Putri, Adinda Dwi Putri, Daffina Zahro R Ismanizan Rabbani, Salsabila Rafliansyah, M Rahmat Hidayatullah Rahmi Rahmi Ramadhani, Jilang Ramadhansyah, Donny Rashid, Rashid Ratna Andini Husen Refni Wahyuni Renaldi, Reno Rinaldi Rinaldi Rini Yanti Rino Fahreza Risky Harahap Risman Risman Rivaldi, Ahmad Rizki Astuti Rizky Rahman Salam Rohana Yola Parastika Hutasoit Rohid Rohid, Rohid Rometdo Muzawi, Rometdo Ryan Ismanizan Safitri, Dea Sahelvi, Elza Salman, Muhammad Dzaki Salsabila Rabbani Sapina, Nur Sapitri, Riska Mela Saputra, Candra Saputra, Haris Tri Saputra, Ilham Saputra, Juliandri Saputra, Pingki Ans Satria, Riyan Sazali, Didik Septhya, Dhini Septia, Rapindra Setiawan , Andri Setiawan, Ahmad Agung Sholekhah, Fitriana Sigit, Rapel Aprilius Sinaga, Leonardo Singgih - Widiantoro Siregar, Azfar Huzaifah Soni Suhada, Khairus Sukri Adrianto Sukri Adrianto Supian, Acuan Susandri, Susandri SUSANTI Susanti Susanti Susanti, Susanti Sutisna Sutisna Syahrul Imardi Syarfi Aziz Syarifuddin Elmi T. Sy. Eiva Fatdha Tahiyat, Hafsah Fulaila Taupik Hidayat, Taupik Torkis Nasution Tri Revaldo, Bagus Triyani Arita Fitri Try Puspa Siregar, Farida Ulfa, Arvan Izzatul Ulfah, Aniq Noviciate Umar, Yusran Unang Rio Uthami, Kurnia Vindi Fitria wahyu, haditya Wahyudi, Gustri Romi Wicaksono, M Teguh Wicaksono, M. Teguh Widia Ningsih, Widia Wirta Agustin Wirta Agustin Wulandari, Denok Yansyah Saputra Wijaya Yesaya Twin Situmorang Yogi Yunefri, Yogi Yoyon Efendi Yuda Irawan Yulia Fatma Yusran Umar Yusril Ibrahim zairi saputra Zairi Saputra Zalianti, Fenisya Zega, Wilman Zikri Hadryan nst Zuriatul Khairi Zuriatul Khairi