Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
8.647
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Faktor Exacta Kinetik: Game Technology, Information System, Computer Network, Computing, Electronics, and Control Jurnal Eksplora Informatika JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Jiko (Jurnal Informatika dan komputer) Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) KOMPUTIKA - Jurnal Sistem Komputer JURNAL MANAJEMEN BISNIS JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) TELKA - Telekomunikasi, Elektronika, Komputasi dan Kontrol Jurnal Informatika Global Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering Klasikal: Journal of Education, Language Teaching and Science Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Mattawang: Jurnal Pengabdian Masyarakat PENGABDI: Jurnal Hasil Pengabdian Masyarakat JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Brilliance: Research of Artificial Intelligence Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Online Learning in Educational Research Paradigma Teknovokasi : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vokatek : Jurnal Pengabdian Masyarakat Seminar Nasional Hasil Penelitian LP2M UNM Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems Ininnawa: Jurnal Pengabdian Masyarakat Journal of Security, Computer, Information, Embedded, Network and Intelligence System Jurnal Kemitraan Responsif untuk Aksi Inovatif dan Pengabdian Masyarakat Jurnal Informatika Polinema (JIP) Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan Jurnal Sipakatau: Inovasi Pengabdian Masyarakat Journal of Progressive Information, Security, Computer and Embedded System Paramacitra : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal MediaTIK SISFOTENIKA
Dewi Fatmarani Surianto
Universitas Negeri Makassar
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 66 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 66 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
Pendidikan Berbasis Masyarakat: Transformasi Pendidikan dan Keterampilan di Kampung Pemulung Makassar Risal, Andi Akram Nur; Kaswar, Andi Baso; Surianto, Dewi Fatmarani; Adiba, Fhatiah; Rivai, Andi Tenri Ola
TEKNOVOKASI : Jurnal Pengabdian Masyarakat Volume 2: Issue 2 (May 2024)
Publisher : Jurusan Teknik Informatika dan Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59562/teknovokasi.v2i2.2239

Abstract

Program Pendidikan dan Pengembangan Keterampilan di Kampung Pemulung Adhyaksa berhasil menciptakan dampak yang signifikan dalam meningkatkan partisipasi dan kesejahteraan anak-anak serta keluarga mereka. Melalui serangkaian kegiatan seperti pelatihan keterampilan, lomba keagamaan, dan pemeriksaan kesehatan, anak-anak kampung pemulung menunjukkan antusiasme tinggi dan kemampuan belajar yang luar biasa. Mereka tidak hanya meningkatkan pengetahuan akademis, tetapi juga mengasah keterampilan artistik, keterampilan teknologi, dan nilai-nilai keagamaan. Kerjasama antara komunitas Sahabat Indonesia Berbagi Makassar (Sigi) dan Universitas Negeri Makassar telah membuktikan efektivitas pendekatan pendidikan berbasis komunitas dalam mengatasi tantangan pendidikan dan kesejahteraan di kampung pemulung. Dengan fokus pada pemenuhan kebutuhan lokal dan pemberdayaan masyarakat, program ini telah memberikan kontribusi yang berarti terhadap peningkatan kesadaran akan pentingnya pendidikan, keterampilan, dan kesehatan di kalangan anak-anak dan keluarga di kampung pemulung. Kesuksesan program ini menyoroti pentingnya kemitraan antara institusi akademis, komunitas, dan pemerintah dalam mendukung pendidikan dan pengembangan komunitas. Evaluasi kontinu dan pengembangan lebih lanjut dari program ini diharapkan dapat memperkuat manfaatnya dan memberikan inspirasi bagi upaya serupa di tempat-tempat lain. Dengan demikian, pendekatan pendidikan berbasis komunitas terbukti menjadi instrumen yang efektif dalam memperjuangkan hak pendidikan dan meningkatkan kualitas hidup masyarakat yang rentan seperti di kampung pemulung Adhyaksa.
Enhancing K-Means Clustering for Journal Articles using TF-IDF and LDA Feature Extraction Surianto, Dewi Fatmarani; Surianto, Dewi Fatmawati
Brilliance: Research of Artificial Intelligence Vol. 4 No. 2 (2024): Brilliance: Research of Artificial Intelligence, Article Research November 2024
Publisher : Yayasan Cita Cendekiawan Al Khwarizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/brilliance.v4i2.5547

Abstract

Clustering is a fundamental technique in data analysis, particularly in unsupervised learning, to group data with similar characteristics. However, the effectiveness of the K-Means algorithm in text clustering heavily depends on proper feature extraction. This study proposes an enhanced feature extraction approach by integrating Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) and Latent Dirichlet Allocation (LDA) to improve clustering performance on journal article datasets. The dataset consists of 427 journal article abstracts collected from Google Scholar. The preprocessing steps include tokenization, stopword removal, and TF-IDF vectorization, followed by topic extraction using LDA, which serves as input features for the K-Means clustering algorithm. The optimal number of clusters is determined using the Silhouette Score, with the best result obtained at k=9, achieving a score of 0.6806. The practical implications of this study include improved accuracy in academic document clustering, with applications in journal recommendation systems, digital library indexing, and research trend analysis. The results demonstrate that the combination of TF-IDF and LDA produces more informative text representations, significantly enhancing clustering quality. This study contributes to text mining and data science by proposing a systematic preprocessing framework for document clustering. Future research could explore its application to full-text articles, hierarchical clustering, or deep learning-based models to further improve clustering performance.
Mini-Batch K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Kemandirian Daerah Di Sulawesi Selatan Amri, Muh. Aidil; Risal, Andi Akram Nur; Bakri, Muh. Fajrin; Surianto, Dewi Fatmarani
Jurnal Informatika Polinema Vol. 11 No. 2 (2025): Vol. 11 No. 2 (2025)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v11i2.6871

Abstract

Kurangnya pemetaan yang efisien mengenai tingkat kemandirian desa di Sulawesi Selatan menghambat perumusan kebijakan pembangunan yang tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model clustering menggunakan algoritma Mini-Batch K-Means guna mengelompokkan desa berdasarkan tingkat kemandiriannya. Data yang digunakan mencakup Indeks Ketahanan Sosial (IKS), Indeks Ketahanan Ekonomi (IKE), dan Indeks Ketahanan Lingkungan (IKL) dari 2.000 desa di Sulawesi Selatan. Proses analisis melibatkan pre-processing data, penentuan jumlah klaster optimal menggunakan metode Elbow, serta penerapan Mini-Batch K-Means untuk pengelompokan desa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa desa-desa dapat dikelompokkan ke dalam empat klaster utama: Desa Mandiri, Desa Maju, Desa Berkembang, serta gabungan Desa Tertinggal dan Desa Sangat Tertinggal. Evaluasi menggunakan Silhouette Coefficient mengindikasikan bahwa klaster Desa Mandiri memiliki kualitas pengelompokan terbaik dengan nilai 0,5398, sementara klaster Desa Berkembang memiliki nilai 0,1823, yang menunjukkan adanya tumpang tindih dengan klaster lain. Implementasi model ini memberikan gambaran yang lebih jelas terkait distribusi tingkat kemandirian desa dan dapat menjadi acuan dalam penyusunan strategi pembangunan yang lebih efektif dan berkelanjutan. Dari hasil penelitian ini, pemerintah daerah dan pemangku kepentingan dapat merumuskan kebijakan berbasis data yang lebih akurat, memastikan bahwa desa-desa yang membutuhkan intervensi lebih lanjut dapat memperoleh perhatian yang tepat. Rekomendasi strategi berbasis data ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas program pembangunan desa serta mempercepat pencapaian kesejahteraan yang merata di Sulawesi Selatan
Optimizing Sentiment Analysis of Electric Vehicles Through Oversampling Techniques on YouTube Comments Lapendy, Jessica Crisfin; Resky, Andi Aulia Cahyana; Tenriola, Andi; Surianto, Dewi Fatmarani; Sidin, Udin Sidik
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika: JANAPATI Vol. 14 No. 1 (2025)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v14i1.88205

Abstract

Air pollution from motorized fuel vehicles causes adverse impacts on the environment and human health, driving the need for more sustainable alternatives such as electric vehicles. However, the transition to electric vehicles is often met with mixed responses from the public, reflected by sentiments that are split between positive and negative. This research investigates such sentiments through analyzing comments on the YouTube platform, which are classified using two algorithms, SVM and Naïve Bayes, and three oversampling techniques: Random Oversampling, SMOTE, and ADASYN. A comparative evaluation is conducted to determine the most effective algorithm and oversampling strategy for handling imbalanced sentiment data, where negative comments dominate. Initial experiments showed that Naïve Bayes with SMOTE achieved the best result among baseline models, with 64% accuracy. However, traditional oversampling methods alone were not sufficient to significantly improve classification quality. To address this, the study proposes a hybrid method that combines Easy Data Augmentation (EDA), specifically Synonym Replacement (SR), with oversampling techniques. The proposed method substantially improved performance. Naïve Bayes combined with SR and SMOTE or Random Oversampling achieved 88% accuracy, with F1-scores of 0.84–0.85 for the positive class. The best result was obtained using SVM with SR and Random Oversampling, reaching 97% accuracy and F1-scores of 0.97 (negative) and 0.96 (positive). These findings demonstrate the effectiveness of combining augmentation and oversampling in improving sentiment classification and provide insights for stakeholders in promoting EV adoption.
Peningkatan Literasi Digital: Bebas dan Terbatas dalam Bermedia Sosial bagi Siswa UPT SPF SMPN 53 Makassar Nurul Fadhillah S; Dewi Fatmarani Surianto; Fitriani Dzulfadhilah; Siti Syarifah Wafiqah Wardah; Muhammad Akil Musi
Ininnawa : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 2 No. 1 (2024): Volume 02 Nomor 01 (April 2024)
Publisher : Program Studi Manajemen FEB UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26858/ininnawa.v2i1.2847

Abstract

Kemampuan literasi digital menjadi modal utama bagi semua orang yang kini terbiasa menghadapi banjir informasi di media sosial. Belum lagi dengan pesatnya perkembangan teknologi yang tidak disertai dengan kecakapan digital oleh penggunanya. Sebagai sekolah yang berada di ibu kota Sulawesi Selatan, para siswa UPT SPF SMPN 53 Makassar memiliki akses lebih mudah terhadap internet. Akses ini mendukung mereka dalam berinteraksi dengan siapa saja lewat media sosial pribadinya. Peserta pada kegiatan ini berjumlah 56 orang siswa UPT SPF SMPN 53 Makassar. Tujuan dari Pengabdian kepada Masyarakat ini untuk memberikan pembekalan kepada peserta mengenai literasi digital yang fokus pada digital culture, dan tentang kebebasan berpendapat. Peserta juga diberikan pengetahuan tentang hal yang harus diperhatikan sebelum menulis dalam media sosial, akibat jika melakukan ujaran kebencian kepada orang lain, beberapa pertimbangan sebelum berkomentar pada akun media sosial orang lain, etika berpendapat dan mengirim komentar dalam media sosial. Metode pelaksanaan yang digunakan dalam kegiatan ini adalah pre-test untuk mengetahui pemahaman awal, dilanjutkan dengan ceramah (penyajian materi), diskusi dan tanya jawab, serta evaluasi. Hasil dari kegiatan pengabdian ini adalah adanya peningkatan pengetahuan yang terjadi kepada peserta meliputi literasi digital, digital culture, serta hal-hal yang harus perhatian saat berkomentar dalam media sosial. Peserta juga meningkat kesadarannya untuk berhati-hati dalam berkomentar di media sosial.
Comparative Analysis of the Performance of Hadith Text Classification Methods: A Case Study with ANN and SVM Surianto, Dewi Fatmarani; Fajar B, Muhammad; Mulia, Musda Rida; Indanasufya, Indanasufya
Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems Vol 5, No 1 (2024): March 2024
Publisher : Program Studi Teknik Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59562/jessi.v5i1.2942

Abstract

Hadith is the second holy book for Muslims after the Quran, containing instructions from the Prophet Muhammad SAW, and narrated by Ulama / Mufti. As one of the main sources of Islamic teachings, hadith is used to explain and illustrate the teachings of the Quran. This study aims to compare the performance of hadith text classification using Artificial Neural Network (ANN) and Support Vector Machine (SVM) with Hadith Bukhari dataset. The stages include preprocessing, feature extraction with TF-IDF, classification, and evaluation. The evaluation results show different performance between ANN and SVM in two scenarios: with and without stemming. The use of stemming has a significant impact on model performance, reducing word variation and can result in a decrease in accuracy. The SVM model consistently showed higher accuracy than ANN in both scenarios, with the highest accuracy reaching 85% for classification without stemming. This study provides insight into the application of ANN and SVM in hadith text classification, emphasizing the importance of selecting a method that suits the characteristics of the data.
A Hybrid Framework for Plagiarism Detection: Integrating Token-Based Similarity with Density-Based Clustering Fajar B, Muhammad; Lestary, Fitriyanty Dwi; Surianto, Dewi Fatmarani
Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems Vol 6, No 1 (2025): March 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59562/jessi.v6i1.7664

Abstract

Plagiarism detection in academic assignments remains a critical challenge in maintaining academic integrity in higher education. This study proposes an automated method to detect content similarity between student assignment documents by combining Jaccard Similarity and DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) algorithms. The process begins with the collection of student assignment files in digital format, followed by text extraction to form a set-based representation of each document. Jaccard Similarity is then used to compute the degree of similarity between every document pair, and the resulting similarity matrix is transformed into a distance matrix as input for DBSCAN. Experiments conducted on 23 documents yielded 253 unique document pairs. The results demonstrate that the method successfully identified pairs with high similarity scores—such as 0.9114 and 0.7226—which were visually confirmed through a heatmap and effectively grouped into clusters by DBSCAN. Parameter settings of eps = 0.3 and min_samples = 1 proved optimal for distinguishing original documents from those exhibiting substantial content overlap. This approach is not only accurate and efficient, but also eliminates the need for predefined cluster numbers, making it suitable for deployment in automated plagiarism detection systems for academic texts.
SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN (IG) PADA KLASIFIKASI DATA OPINI SAHAM MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DEWI FATMARANI SURIANTO; KHAERUNNISA NUR FATIMAH SYAHNUR
Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) Vol 8 No 1 (2023): APRIL
Publisher : Department of Informatics Engineering, Faculty of Science and Technology, Universitas Islam Negeri Alauddin, Makassar, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/instek.v8i1.36703

Abstract

Perkembangan media sosial dan website sebagai media penyebaran informasi sangat cepat dan mudah diakses. Namun hal tersebut tidak sepenuhnya akurat dan dapat ditanggapi oleh berbagai pihak seperti investor dan calon investor sehingga dapat memicu sentimen investor yang berdampak pada harga saham perusahaan. Sentimen sebagai proses mengidentifikasi opini dalam bentuk teks yang dapat dikelompokkan menjadi sentimen positif atau negatif. Penelitian ini bertujuan untuk menguji penggunaan metode Information Gain dalam proses klasifikasi opini publik atas saham ke dalam kelas sentimen positif atau kelas sentimen negative dengan metode klasifikasi Nave Bayes Classifier. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa akurasi klasifikasi yang dihasilkan dengan menggunakan metode seleksi fitur Information Gain meningkat dari 42,86% menjadi 50%.
Minimizing Multiplication of Kernel Computation in Convolutional Neural Networks Using Strassen Algorithm Rifqie, Dary Mochamad; Surianto, Dewi Fatmarani; Jayanegara, Sudarmanto; Fajar B, Muhammad; Fakhri, M. Miftach
Jurnal MediaTIK Volume 6 Issue 2, Mei (2023)
Publisher : Jurusan Teknik Informatika dan Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59562/mediatik.v6i2.1397

Abstract

Convolution neural networks (CNN) have been widely applied for the computer vision task. However, the success of CNN is limited by the computational complexity of the network, so it is difficult for the model to run the inference process in real time. In this paper, we apply Strassen matrix multiplication to reduce multiplications in convolution operations in CNN, in order to get faster execution for CNN. First, we transform the convolution operation into a matrix multiplication operation using the Toeplitz mapping method, then after that, we apply the Strassen method to these matrices. In the end, we compare the number of arithmetic operations (multiplication and addition) in the convolutional layer using Strassen and the standard algorithm. We apply this algorithm implementation in convolution layers 1 and 3 in LeNet-5 Architecture.
Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Siswa Baru Pada SMA Makassar Berbasis Website Dewi Fatmarani Surianto; Shasa Inayah Vega; Nafil Rizqullah Rajab; A. Arianugerah Ilham; Della Fadhilatunisa
Jurnal MediaTIK Volume 6 Issue 3, September (2023)
Publisher : Jurusan Teknik Informatika dan Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59562/mediatik.v6i3.1459

Abstract

Di era saat ini, kemajuan teknologi telah mencapai sektor pendidikan dan digunakan secara luas di berbagai sekolah. Namun, SMA Makassar masih menghadapi kendala dalam mengadopsi teknologi tersebut. Salah satu contoh kendala tersebut adalah proses pendaftaran siswa baru yang masih dilakukan dengan cara konvensional. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini bertujuan merancang sebuah sistem informasi yang dirancang khusus menggunakan platform website sebagai proses penerimaan siswa baru di SMA Makassar. Penelitian ini memiliki kepentingan yang signifikan dalam mencegah hambatan perkembangan teknologi di tingkat sekolah dan mengurangi risiko kesalahan yang mungkin terjadi akibat metode manual. Penelitian ini mengadopsi Model Waterfall dalam mengembangkan sistem, yang melibatkan tahap analisis, desain, pengkodean, pengujian, dan penerapan. MySQL digunakan sebagai basis data, sedangkan PHP dan HTML digunakan sebagai bahasa pemrograman utama. Metode pengujian yang digunakan dalam penelitian ini adalah Black Box Testing dengan hasil yang diperoleh adalah valid pada fitur-fitur yang dibangun.
Co-Authors A. Arianugerah Ilham A. Arianugerah Ilham AA Sudharmawan, AA Abdal, Nurul Mukhlisah Abdul Muis Mappalotteng Abdul Wahid Adiba, Fathiah Adiba, Fhatiah Agusyana, Nurrahmah Ahmar, Ansari Saleh Ainun Zahra Adistia Akbar, Mohammad Arsan Akmal Hidayat Akmal Hidayat Amiruddin Amri, Muh. Aidil Amukune, Stephen Andi Akram Nur Risal Andi Baso Kaswar Andi Baso Kaswar Andi, Tenriola Andika Isma Anwar Wahid Arifiyanti, Fitria Arsyad, Meisaraswaty Asis Nojeng Asri Ismail Awalia, Andi Dio Nurul Awaliah, Widiarti Azis, Putri Alysia B., Muhammad Fajar Bakri, Muh. Fajrin Baso, Fadhlirrahman Budiarti, Nur Azizah Eka Cahyana Resky, Andi Aulia Clarisha, Windi Dary Mochamad Rifqie Della Fadhilatunisa Dhaffa Mulya Rahman Dhia Rhania Dillah, Salsa Diny Anggriani Adnas Dwi Rezky Anadari Sulaiman Edy, Marwan Ramdhany Erva Irianti Fadhlirrahman Baso FADIAH, NUR Fajar B, Muhammad Fani, A. Astri Merilsa Fathahillah Fathahillah Fathahillah Fhatiah Adiba Fhatiah Adiba Fitriani Dzulfadhilah Fitriyanty Dwi Lestary Fizar Syafaat Furqan Ali Yusuf Haerunnisya Makmur Hardy M, Galang Hartini Ramli Hasnining, Ayu Helmy, Ahnaf Riyandirga Ariyansyah Putra Hidayat M., Wahyu Ilyas, Sitti Nurhidayah Indanasufya, Indanasufya Inez Sri Wahyuningsi Manguling Irwandi Ishaq, Muhammad Fahrul Rosi Ivan Fadillah Akram Iwan Suhardi Jariah S.Intam, Rezki Nurul Jariah, Rezki Nurul Jasruddin Jumadi Mabe Parenreng Jumadil Ahmad Safi’i Jusniar Khaerunnisa Nur Fatimah Syahnur KHAERUNNISA NUR FATIMAH SYAHNUR Kurnia Prima Putra Lapendy, Jessica Crisfin Lavicza, Zsolt Lestary, Fitriyanty Dwi Lutfiah Tri Syahyaningsih M. Miftach Fakhri Makmur, Haerunnisya MARDIAH, AINA Marhawati, Marhawati Muh. Juharman Muhammad Agung Muhammad Akil Musi Muhammad Ansarullah S. Tabbu Muhammad Fajar B Muhammad Fajar B MUHAMMAD ILHAM Muhammad Nur Yusri Muhammad Rafli Aditya H. Muhammad Rakib Muhammad Syafruddin Akmal Muhammad Try Dharsana Muharni Muharni Mulia, Musda Rida Muthmainnah, Aindri Muthmainnah, Aindri Rizky Nafil Rizqullah Rajab Nafil Rizqullah Rajab Nashiruddin Sahal Muhtadi Nasrullah, Asmaul Husnah Natsir, Nasrah Ninik Rahayu Ashadi NIRMALA, PUTRI Nur Fadiah NUR FADILAH Nur Rahmi Nur Risal, Andi Akram Nurjannah Nurul Fadhilah Nurul Fadhillah S Nurul Fadhillah S Nurul Mukhlisah Abdal Pamput, Jessicha Pamput, Jessicha Putrianingsih Parenreng, Jumadi M. Putri Zhachilia Susanto R, Mutmainnah Rauf, Annajmi Resky, Andi Aulia Cahyana Rezki Angriani Pratiwi Kadir Rezki Nurul Jariah Rezki Nurul Jariah S.Intam Ridwan Daud Mahande Rivai, Andi Tenri Ola Rosidah Rusli, Risvan S, Muh. Rizal S, Nurul Fadhillah Sari Wulandari Sari, Putri Nanda Sasmita Sasmita Satria Gunawan Zain Setialaksana, Wirawan - Shabrina Syntha Dewi Shasa Inayah Vega Shasa Inayah Vega Siti Syarifah Wafiqah Wardah Siti Syarifah Wafiqah Wardah Soeharto Soeharto Sudarmanto Jayanegara Surianto, Dewi Fatmawati Syahrul Syam, Abd. Azis Syamsurijal Syamsurijal, Syamsurijal Tenriola, Andi Udin Sidik Sidin Wahid, M Syahid Nur Wahid, Yokogeri Abdullah Wahyu Hidayat M Wahyu Hidayat M WAHYUDI Warda Wahyuni Wardah, Siti Syarifah Wafiqah Wardani, Ayu Tri WULANDARI Wulandari Wulandari Wulandari Wulandari Wulandari Zulfikar, Muh Ihsan Zulhajji, Zulhajji