Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.108
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Edik Informatika : Penelitian Bidang Komputer Sains dan Pendidikan Informatika Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) JURTEKSI bit-Tech Brahmana : Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan IJISTECH J-Com (Journal of Computer) Kontribusi: Jurnal Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Jurnal Puan Indonesia Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Sains Informatika Terapan (JSIT) Jurnal Pengabdian Ibnu Sina JT-IBSI (Jurnal Teknik Ibnu Sina) Jurnal Pengabdian Masyarakat dan Riset Pendidikan JR : Jurnal Responsive Teknik Informatika Jurnal Responsive Teknik Informatika Alamtana JURNAL LIGA ILMU SERANTAU Indonesian Journal of Innovation Multidisipliner Research
Nanda Jarti
Universitas Ibnu Sina
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Neuroscience Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 60 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 60 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
ANALISIS RISIKO KEAMANAN TEKNOLOGI INFORMASI MENGGUNAKAN OCTAVE ALLEGRO Hidayatul Ikhsan; Nanda Jarti
Jurnal Responsive Teknik Informatika Vol. 2 No. 01 (2018): JR : Jurnal Responsive Teknik Informatika
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36352/jr.v2i01.224

Abstract

Informasi merupakan aset yang penting bagi lembaga perguruan tinggi yang harus dilindungi dan diamankan, sehingga jaminan ketersediaan informasi yang aman dan terpercaya dapat digunakan bagi lingkungan eksternal maupun internal. Saat ini belum banyak perguruan tinggi yang melakukan penilaian risiko terhadap sistem informasi yang digunakan. Dengan demikian jika terdapat gangguan pada sistem informasi maka dapat mengganggu keberlangsungan dari proses lembaga yang bersangkutan. Risiko merupakan sebuah kejadian yang tidak diinginkan dimana dihasilkan dari sebuah kejadian atau peristiwa sehingga berdampak merugikan dan hasilnya tidak pasti. Dalam mengidentifikasi dan mengevaluasi dari risiko keaman sebuah aset informasi dapat digunakan metode OCTAVE allegro untuk memberikan gambaran penanganan dari risiko sistem yang terjadi. Hasil dari penilaian risiko ini hanya sampai tahapan ketiga yaitu menentukan Identify Threats dimana tahap pertama estabilsh drivers, yaitu menetapkan apa yang menjadi arahan organisasi. Tahap kedua Membuat profile assets, yaitu membuat profil aset yang telah dimiliki organisasi. Tahap ketiga identify threats, yaitu mengidentifikasi ancaman untuk setiap aset informasi dalam kontek wadahnya.
IMPLEMENTASI LOGIKA FUZZY UNTUK PEMILIHAN SEPEDA MOTOR MEREK HONDA DENGAN METODE MAMDANI Nanda Jarti; Sepriwedi
Jurnal Responsive Teknik Informatika Vol. 2 No. 01 (2018): JR : Jurnal Responsive Teknik Informatika
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36352/jr.v2i01.225

Abstract

Perkembangan industri sepeda motor sangatlah besar. Sepeda motor merupakan salah satu alat transportasi yang sangat dibutuhkan, karena memiliki dan menggunakan sepeda motor dapat mendukung kebutuhan aktivitas pengguna. Sepeda motor lahir dengan berbagai merek, dan spesifikasi lainnya. Dengan banyaknya spesifikasi hal ini akan mempersulit konsumen dalam menentukan keputusan dalam memilih sepeda motor. Dengan Metode Fuzzy Mamdani dapat mengatasi masalah dalam pemilihan sepeda motor. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan Logika Fuzzy dengan metode Mamdani untuk pemilihan sepeda motor sesuai dengan kebutuhan konsumen menggunakan beberapa spesifikasi seperti harga, volume langkah, berat kosong, dan kapasitas tangki. Dalam penelitian ini hasil yang diperoleh bahwasanya konsumen lebih cenderung memilih sepeda motor berdasarkan harga yang murah, volume langkah yang sedang, berat kosong yang sedang, kapasitas tangki yang sedang, dan merek Beat. Untuk pengolahan data menggunakan MATLAB dengan empat tahap mulai dari pembentukan himpunan fuzzy, fungsi keanggotaan menggunakan kurva trapesium dan segitiga, pembentukan rules, dan defuzzifikasi menggunakan metode bisektor. Dalam penelitian ini diperoleh aturan sebanyak 20 yang dapat digunakan untuk menentukan keputusan dalam pemilihan sepeda motor jenis matic.
FUZZY LOGIC DALAM PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK PADA POSISI STOREKEEPER MENGGUNAKAN METODE MAMDANI DIKOTA BATAM Nanda Jarti; Samsul Arifin
Jurnal Responsive Teknik Informatika Vol. 2 No. 02 (2018): JR : Jurnal Responsive Teknik Informatika
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36352/jr.v2i02.235

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasi dalam penentuan karyawan terbaik pada posisi storekeeper dengan logika fuzzy metode Mamdani. Proses yang dilakukan adalah menentukan empat variabel input yaitu variabel sikap pribadi dengan himpunan fuzzy sangat baik, baik, cukup baik, tidak baik dan variabel pengetahuan pekerjaan dengan himpunan fuzzy sangat faham, faham, cukup faham, tidak faham dan variabel kerjasama dengan himpunan fuzzy sangat baik, baik, cukup baik, tidak baik dan variabel kemampuan kepemimpinan dengan himpunan fuzzy sangat bagus, bagus, cukup bagus, tidak bagus. dan variabel output atau keputusan dengan himpunan fuzzy terbaik dan tidak baik. Untuk mendapatkan output diperlukan empat tahapan yaitu pembentukan himpunan fuzzy, aplikasi fungsi implikasi, komposisi aturan, dan penegasan (defuzzy). Hasil defuzzifikasi merupakan nilai untuk menentukan karyawan pada posisi storekeeper terbaik atau tidak baik. Model fuzzy yang telah dibuat akan dilakukan pengujian model dengan cara menentukan tingkat keakuratan dan error dari model tersebut. Dengan hasil perhitungan dengan metode mamdani 61, 1875 dan perhitungan MATLAB 61,4.
Implementasi Sistem Informasi Pengolahan Data Obat Pada Apotek Mega Utama Dengan Bahasa Pemrograman Java Nanda Jarti; Ellbert Hutabri
Jurnal Responsive Teknik Informatika Vol. 3 No. 01 (2019): JR : Jurnal Responsive Teknik Informatika
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36352/jr.v3i01.245

Abstract

Sistem informasi pengolahan data obat ini nantinya dapat mengelola dan mengolah data obat pada apotek Mega Utama, baik dari segi pendataan barang persediaan, pencatatan data transaksi, dan proses yang lainnya yang berhubungan dengan aktivitas pada apotek yang bersangkutan. Berdasarkan masalah ini perlu dilakukan pengembangan sistem informasi pengolahan data obat pada Apotik Mega Utama yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan untuk membantu pihak manajemen dalam mengambil keputusan. Sistem pengolahan data obat pada Apotek Mega Utama dirancang menggunakan model System Development Life Cycle (SDLC).Perancangan program menggunakan bahasa pemrograman Java dengan Database MySQL.Sistem yang dirancang mempermudah user dalam melakukan penginputan data obat, pengolahan, dan penghitungan stok obat, Penelitian yang dilakukan tidak lepas dari kekurangan dan kelemaha, oleh sebab itu masih perlu pengembangan sistem agar kinerja sistem menjadi lebih baik, diantaranya : Sistem informasi pengolahan data obat pada Apotek Mega Utama hendaknya dikembangkan dengan dibuatkan laporan keuangan pada Apotek Mega Utama.Sistem yang dikembangkan kedepannya diharapkan berbasis web, sehingga setiap transaksi yang terjadi pada Apotek Mega Utama dapat dikontrol setiap saat.
Analisis Efisiensi Komputasi pada Implementasi Algoritma Optimasi Genetika untuk Penjadwalan Produksi Nandito Abdullah; Muhammad Abel Saputra; Nanda Jarti

Publisher :

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i6.9950

Abstract

Abstrak - Efisiensi komputasi merupakan aspek krusial dalam penyelesaian Job Shop Scheduling Problem (JSSP) menggunakan Genetic Algorithm (GA), terutama pada sistem produksi berskala menengah hingga besar. Penelitian ini menganalisis performa GA dan Hybrid Genetic Algorithm (HGA) dalam tiga skenario beban kerja yang berbeda, yaitu 20, 40, dan 60 job. Eksperimen dilakukan melalui variasi parameter evolusioner utama, meliputi ukuran populasi 50–150 kromosom, tingkat mutasi 0,01–0,1, dan jumlah generasi 100–500. Simulasi berbasis Python dengan dukungan NumPy digunakan untuk mengevaluasi waktu eksekusi, kualitas makespan, stabilitas konvergensi, serta efisiensi komputasi secara keseluruhan. Hasil menunjukkan bahwa konfigurasi optimal (populasi 100, mutasi 0,05, dan 300 generasi) mampu meningkatkan efisiensi komputasi hingga 27,4% pada skenario terbesar (60 job). Selain itu, HGA menunjukkan pola konvergensi yang lebih stabil dan mampu mempercepat proses pencarian solusi hingga 40% dibandingkan GA standar. Temuan ini memperkuat pentingnya optimasi parameter evolusioner dalam meningkatkan performa algoritma metaheuristik untuk penjadwalan produksi job shop. Kata kunci: Job Shop Scheduling; Genetic Algorithm; Efisiensi Komputasi; Metaheuristik; Optimasi; Abstract - Computational efficiency is a critical factor in solving the Job Shop Scheduling Problem (JSSP) using a Genetic Algorithm (GA), particularly for medium- to large-scale production environments. This study evaluates the performance of the GA and the Hybrid Genetic Algorithm (HGA) across three workload scenarios consisting of 20, 40, and 60 jobs. Experiments were conducted by varying key evolutionary parameters, including population sizes ranging from 50 to 150 chromosomes, mutation rates from 0.01 to 0.1, and generation counts between 100 and 500. Python-based simulations powered by NumPy were employed to assess execution time, makespan quality, convergence stability, and overall computational efficiency. The results indicate that the optimal configuration—consisting of a population size of 100, a mutation rate of 0.05, and 300 generations—improves computational efficiency by up to 27.4% in the largest scenario (60 jobs). Furthermore, the HGA exhibits a more stable convergence trajectory and accelerates the search process by up to 40% compared to the standard GA. These findings highlight the importance of optimizing evolutionary parameters to enhance metaheuristic performance in job shop production scheduling. Keywords: Job Shop Scheduling; Genetic Algorithm; Computational Efficiency; Metaheuristics; Optimization;
Penerapan SQL Query dalam Pengelola Koperasi Simpan Pinjam Aris Fadillah; Naura Marwanni; Nanda Jarti
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 6 (2025): Desember 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i6.9906

Abstract

Abstrak - Pengolahan data yang terstruktur menjadi kebutuhan utama dalam operasional koperasi simpan pinjam yang mendukung akurasi informasi, pelayanan, dan pengambilan manajerial. Penelitian ini mengimplementasikan bagaimana mengelola data koperasi simpan pinjam dengan SQL yang menggunakan printah : select, insert, update dan delete. Perangkat lunak yang digunakan adalah Xampp, Mysql, dan PhpMyadmin utnuk pengembangan sistem. Hasil implementasi penggunaan SQL ini memeprmudah pencarian, pengelolahan, dan analisis data yang efesiensi sistem informasi koperasi simpan pinjam. SQL mampu meningkatkan kecepatan akses informasi, mengurangi kesalahan input dan juga mendukung proses pelaporan real-time.Kata kunci : koperasi simpan pinjam; SQL; Sistem Informasi;Abstract - Structured data processing is a primary need in the operation of savings and loan cooperatives that support the accuracy of information, services, and managerial decisions. This study implements how to manage savings and loan cooperative data with SQL using the commands: select, insert, update and delete. The software used is Xampp, Mysql, and PhpMyadmin for system development. The results of the implementation of the use of SQL facilitate the search, management, and analysis of data that is efficient in the information system of savings and loan cooperatives. SQL is able to increase the speed of information access, reduce input errors and also support real-time reporting processes.. Keywords: Prediction; Achievement; Learning Behavior; Backpropagation; ITAF Kupang Students.Keywords : savings and loan cooperative; SQL; Information Systems;
Analisis Jaringan dan Klasifikasi dalam Pendeteksian Akun Palsu di Media Sosial dengan Metode Eksperimen Klasifikasi Machine Learning Reyhan Nazriel Naiwa Rafayudha; Nanda Jarti
Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) Vol 8, No 6 (2025): Desember 2025
Publisher : Program Studi Teknik Komputer, Fakultas Teknik. Universitas Serambi Mekkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32672/jnkti.v8i6.9932

Abstract

Abstrak - Peningkatan aktivitas media sosial menyebabkan munculnya akun palsu (fake account) yang berpotensi menyebarkan informasi menyesatkan. Penelitian sebelumnya, seperti Jalal dan Ghafoor [1] serta Zahra et al. [2], menekankan pentingnya analisis perilaku dan penggunaan algoritma Machine Learning untuk mendeteksi akun bot. Namun, kebanyakan studi belum mengoptimalkan integrasi fitur perilaku dengan fitur Social Network Analysis (SNA). Penelitian ini menawarkan kontribusi ilmiah dengan menggabungkan fitur aktivitas pengguna dan fitur jaringan sosial ke dalam model deteksi akun palsu berbasis Machine Learning. Dua algoritma, yaitu Random Forest dan Support Vector Machine (SVM), digunakan untuk mengevaluasi efektivitas model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penambahan fitur SNA meningkatkan kinerja model secara signifikan. Algoritma Random Forest menghasilkan akurasi 91,1% dan F1-score 90,9%, lebih tinggi dibandingkan SVM. Temuan ini sejalan dengan pendekatan multimodal yang disarankan dalam Social Network Analysis and Mining (2025), namun penelitian ini memberikan kontribusi baru pada penggunaan kombinasi fitur jaringan dan perilaku dalam konteks data lokal. Penelitian ini diharapkan dapat mendukung pengembangan sistem deteksi akun palsu yang lebih akurat dan adaptif di berbagai platform media sosial.Kata kunci : Akun Palsu; Bot Media Sosial; Machine Learning; Social Network Analysis; SVM; Random Forest;Abstract - The rapid growth of social media has increased the spread of misleading information, often amplified by fake accounts and automated bots. Previous studies, such as Jalal and Ghafoor [1] and Zahra et al. [2], emphasized behavioral analysis and machine learning techniques for bot detection. However, many existing approaches have not fully optimized the integration of behavioral features with Social Network Analysis (SNA). This study provides a scientific contribution by combining user activity features and social network features in a machine-learning-based fake account detection model. Two algorithms, Random Forest and Support Vector Machine (SVM), were used to evaluate model performance. The results show that integrating SNA features significantly improves detection accuracy. The Random Forest model achieved 91.1% accuracy and a 90.9% F1-score, outperforming SVM. These findings align with the multimodal detection approach suggested by Social Network Analysis and Mining (2025), while offering a new contribution through the application of combined behavioral and network features on local datasets.This study is expected to support the development of more accurate and adaptive fake account detection systems across various social media platforms.Keywords: Fake Account Detection; Machine Learning; Social Network Analysis; Social Media Bots; Support Vector Machine; Random Forest;
Analisis Performa Metode Jacobi Dan Gauss-Seidel Pada Sistem Persamaan Linear Berdimensi Besar Novia Safitri; Putri Saliha; Salman Syamsudin; Muhammad Putra Irawansyah; Muhammad Dzaky; Nanda Jarti
Jurnal Sains Informatika Terapan Vol. 5 No. 2 (2026): Jurnal Sains Informatika Terapan (Juni, 2026)
Publisher : Riset Sinergi Indonesia (RISINDO)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62357/jsit.v5i2.1168

Abstract

Sistem persamaan linear berdimensi besar merupakan salah satu permasalahan yang sering dijumpai dalam berbagai bidang komputasi numerik, seperti simulasi ilmiah, machine learning, analisis jaringan, dan rekayasa perangkat lunak. Penyelesaian sistem berukuran besar menggunakan metode langsung memerlukan sumber daya komputasi yang tinggi sehingga metode iteratif menjadi alternatif yang lebih efisien. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa metode Jacobi dan Gauss-Seidel dalam menyelesaikan sistem persamaan linear berdimensi besar. Dataset yang digunakan berupa matriks diagonal dominan yang dibangkitkan secara prosedural dengan ukuran 50×50, 100×100, dan 500×500. Implementasi kedua metode dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dengan kriteria konvergensi berdasarkan toleransi galat sebesar 10⁻⁶. Parameter yang dianalisis meliputi jumlah iterasi, waktu komputasi, dan tingkat akurasi solusi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Gauss-Seidel secara konsisten membutuhkan jumlah iterasi yang lebih sedikit dan waktu komputasi yang lebih cepat dibandingkan metode Jacobi pada seluruh ukuran matriks yang diuji. Pada matriks berukuran 500×500, metode Gauss-Seidel mampu mengurangi jumlah iterasi lebih dari 48% dibandingkan metode Jacobi dengan tingkat akurasi yang tetap baik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Gauss-Seidel lebih sesuai digunakan untuk penyelesaian sistem persamaan linear berdimensi besar pada lingkungan komputasi sekuensial, sedangkan metode Jacobi tetap memiliki potensi untuk diterapkan pada lingkungan komputasi paralel.
Sistem Manajemen Inventory dan Costing Produk pada Minimarket Puri Mart Berbasis Web Ririt Dwiputri; Risya; Nanda Jarti; Tanti Asrianti; Windi Eka Angiani; Nurul Afiah; Dwi Muliyana
Jurnal Liga Ilmu Serantau Vol 1 No 1 (2024): Edisi Februari - JLIS: Jurnal Liga Ilmu Serantau
Publisher : Jurnal Liga Ilmu Serantau

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

Abstract

In inventory management, computerized data collection is needed, therefore the warehouse and store section can handle the data collection process easily and minimize errors and shorten the time required. control any costs that may be too large or too small in the production process. This research was conducted at the Puri Mart Minimarket. The process of checking the stock of goods at the Puri Mart minimarket still uses the manual method, namely seeing the stock directly one by one in the warehouse, the manual work system by recording in excel one by one which requires the Puri Mart minimarket to update its working system so it doesn't take too much time to check goods one by one and if there is a dispute over the number of goods. The purpose of this study is to produce an inventory and costing management system at the Puri mart minimarket and make it easier for the Puri mart minimarket admin to determine the selling price of a product, so that it can provide benefits for the minimarket. The result of this research is a web-based management system that is able to record, manage and print stock and price reports at the Puri Mart Minimarket which consists of calculating the number of incoming and outgoing stock and the price of a product. Data collection methods used in this study were interviews, observation, and literature study. The system development method used is Waterfall with UML (Unified Modeling Language) modeling which consists of use case diagrams, activity diagrams, sequence diagrams and class diagrams. The system is designed web-based using the PHP programming language, using MySQL as a database and using Black box testing
Estimasi Akumulasi Termal Lingkungan Terbuka Kota Batam Menggunakan Pendekatan Integrasi Simpson 1/3 Muhammad Abdul Husain; Nabila Syabani; Muhammad Rizky Kamil Al-Ayyuby; Muhammad Reza Syahputra; Nanda Jarti
Indonesian Journal of Innovation Multidisipliner Research Vol. 4 No. 3 (2026): Juli - September
Publisher : Institute of Advanced Knowledge and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.69693/ijim.v4i3.1371

Abstract

Paparan kalor termal yang ekstrem di kawasan perkotaan industri seperti Kota Batam berpotensi memicu fenomena Urban Heat Island (UHI) dan berdampak pada heat strain bagi pekerja maupun masyarakat yang beraktivitas di luar ruangan. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi akumulasi total paparan kalor termal harian di ruang terbuka Kota Batam menggunakan pendekatan komputasi numerik integrasi Simpson 1/3. Data yang dianalisis merupakan data sekunder historis suhu udara per jam yang tercatat pada tanggal 5 Mei 2026, mencakup rentang waktu aktivitas luar ruangan dari pukul 06:00 hingga 18:00 WIB. Mengingat fluktuasi suhu harian membentuk kurva nonlinier kontinu yang tidak memiliki solusi analitik eksak, metode numerik Simpson 1/3 diterapkan karena keunggulannya dalam memberikan tingkat akurasi tinggi melalui pendekatan polinomial berderajat dua dengan tingkat galat komputasi yang sangat minim. Hasil perhitungan komputasi menunjukkan bahwa akumulasi paparan kalor termal di lingkungan terbuka Kota Batam pada tanggal pengamatan mencapai 376,27 Derajat-Jam (°C·jam). Nilai ini merepresentasikan beban termal yang cukup masif jika diakumulasikan sepanjang jam kerja. Secara ekuivalen, rata-rata paparan suhu jam kerja berada pada level 31,35 °C, sebuah ambang batas yang membutuhkan kewaspadaan ekstra terhadap keluhan heat stress. Penelitian ini membuktikan bahwa metode komputasi numerik tidak hanya dapat diaplikasikan pada optimasi matematis teoretis, tetapi juga sangat relevan untuk memetakan risiko kesehatan lingkungan dan tata ruang kota, sehingga dapat menjadi dasar pertimbangan mitigasi UHI yang lebih komprehensif oleh pemerintah daerah.
Co-Authors Agum Permana Agus Suryadi Agus Suryadi Alex Darmansyah Andriawan, Arya Anggia Dasa Putri Angiani, Windi Eka Aris Fadillah Asrianti, Tanti Basar , Abdul Rohmad Basar, Abdul Rahman Basar, Abdul Rohmad Chinta Yolanda Sari Dedy Saputra Deo Bagus Prayoga Dwi Muliyana Dwiputri, Ririt Ellbert Hutabri, Ellbert Febrieni, Nurzalina Fernandes, Atman Lucky Hasibuan , Imam Abdullah Hidayatul Ikhsan Ice Irawati Jading, Rasmin Nur Jamal, Siti Aisyah Johan, Dasman Kavita Devi Saputri Koto, Yunesman Kurnia Mustafani Larisang Linda Wulan Sari Muhammad Abdul Husain Muhammad Abel Saputra Muhammad Dzaky Muhammad Putra Irawansyah Muhammad Reza Syahputra Muhammad Rizky Kamil Al-Ayyuby Muhammad Zulfadli Nabila Syabani Nandito Abdullah Naura Marwanni Nofri Yudi Arifin Novi Hendri Adi Novia Safitri Nur, Ilham Nurma Dhona Handayani Nurul Afiah Okta Veza Oktarizal, Hengky Oktaviana , Tanya PARISMA, WAN INTAN Putri , Weni Lestari Putri Saliha Putri, Weni Lestari Rahmat Fauzi Reyhan Nazriel Naiwa Rafayudha Rio Rahmat Yusran Ririt Dwiputri Risya Rizki Prakasa Hasibuan Rizki, Sestri Novia Robby Satria Rusman, Al Salman Syamsudin samsul arifin Sanusi , Sanusi Sari , Eva Velisa Sari, Dela Puspita Sepriwedi Septiandi , Egy Sestri Novia Rizki Setyawan, Didin Sufian, Indra Weni Lestari Putri Weni Lestari Putri weni putri Wijaya, Muhamad Ilham Windi Eka Angiani Yunesman, Yunesman Yusli Yenni Zidane, Mohammad