Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
6.905
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Media Elektrik Jurnal Buana Informatika AlphaMath: Journal of Mathematics Education Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Jurnal Penjaminan Mutu JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) JURNAL MathEdu (Mathematic Education Journal) Jurnal MediaTIK GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Reswara: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Dedikasi Seminar Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat Catimore: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Ilmiah Edutic : Pendidikan dan Informatika Jurnal Penjaminan Mutu Indonesian Journal of Fundamental Sciences IPTEK: Jurnal Hasil Pengabdian kepada Masyarakat Teknovokasi : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vokatek : Jurnal Pengabdian Masyarakat Information Technology Education Journal Journal of Embedded Systems, Security and Intelligent Systems Ininnawa: Jurnal Pengabdian Masyarakat
Andi Baso Kaswar Andi Baso Kaswar
Universitas Negeri Makassar
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 44 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 44 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Segmentasi Citra Ikan Tuna dengan Mahalanobis Histogram Thresholding dan Mahalanobis Fuzzy C-Means Kaswar, Andi Baso; Arifin, Agus Zainal; Wijaya, Arya Yudhi
Jurnal Buana Informatika Vol 7, No 3 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 3 Juli 2016
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (490.754 KB) | DOI: 10.24002/jbi.v7i3.658

Abstract

Abstract. Fuzzy C-Means segmentation algorithm based on Mahalanobis distance can be utilized to segment tuna fish image. However, initialization of pixels membership value and clusters centroid randomly cause the segmentation process become inefficient in terms of iteration and time of computation. This paper proposes a new method for tuna fish image segmentation by Mahalanobis Histogram Thresholding (M-HT) and Mahalanobis Fuzzy C-Means (MFCM). The proposed method consists of three main phases, namely: centroid initialization, pixel clustering and accuracy improvement. The experiment carried out obtained average of iteration amount is as many as 66 iteration with average of segmentation time as many as 162.03 second. While the average of Accuracy is 98.54%, average of Missclassification Error is 1.46%. The result shows that the proposed method can improve the efficiency of segmentation method in terms of number of iterations and time of segmentation. Besides that, the proposed method can give more accurate segmentation result compared with the conventional method.Keywords: Tuna Fish Image, Segmentation, Fuzzy Clustering, Histogram Thresholding, Mahalanobis Distance. Abstrak. Algoritma segmentasi Fuzzy C-Means berbasis jarak Mahalanobis dapat digunakan untuk mensegmentasi ikan tuna. Namun, inisialisasi derajat keanggotaan piksel dan centroid klaster secara random mengakibatkan proses segmentasi menjadi tidak efisien dalam hal iterasi dan waktu komputasi. Penelitian ini mengusulkan metode baru untuk segmentasi citra ikan tuna dengan Mahalanobis Histogram Thresholding (M-HT) dan Mahalanobis Fuzzy C-Means (MFCM). Metode ini terdiri atas tiga tahap utama, yaitu: inisialisasi centroid, pengklasteran piksel dan peningkatan akurasi. Berdasarkan hasil ekseprimen, diperoleh rata-rata jumlah iterasi sebanyak 66 iterasi dengan rata-rata waktu segmentasi 162,03 detik. Rata-rata Akurasi 98,54% dengan rata-rata tingkat Missclassification Error 1,46%. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat meningkatkan efisiensi metode segmentasi dalam hal jumlah iterasi dan waktu segmentasi. Selain itu, metode yang diusulkan dapat memberikan hasil segmentasi yang lebih akurat dibandingkan dengan metode konvensional.Kata Kunci: Citra Ikan Tuna, Segmentasi, Fuzzy Clustering, Histogram Thresholding, Jarak Mahalanobis.
PENGEMBANGAN MODUL PEMBELAJARAN INTERAKTIF (MOBELIN) UNTUK MENINGKATKAN MUTU PEMBELAJARAN ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN Kaswar, Andi Baso; Nurjannah, Nurjannah
Jurnal Penjaminan Mutu Vol 7, No 2 (2021)
Publisher : LPM IHDN Denpasar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25078/jpm.v7i2.2326

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan modul pembelajaran interaktif untuk membantu mahasiswa Universitas Negeri Makassar dalam memahami materi algoritma dan pemrograman dasar khususnya pada situasi saat ini yang sedang dilanda pandemic covid-19 yang megharuskan pembelajaran dilakukan secara online. Penelitian ini dirancang dengan menggunakan model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). Untuk mendapatkan modul yang valid dan efektif, maka dilakukan pengujian validitas terhadap instrumen penelitian serta pengujian validitas terhadap modul yang dikembangkan. Modul yang telah dikembangkan kemudian dinilai oleh subjek penelitian untuk menentukan keefktifannya.Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa MOBELIN dinyatakan memenuhi kevalidan dan keefektifan. Hasil ini diperoleh setelah dilakukan uji validitas oleh para ahli yang terdiri dari validasi instrumen pada keseluruhan aspek berada pada kategori valid yakni 3,32. Sementara itu, MOBELIN dikatakan efektif digunakan berdasarkan penilaian mahasiswa yang terdiri dari beberapa aspek yaitu pada aspek materi dengan skor 3,48 dengan kategori baik, aspek efektifitas dengan skor 3,41 pada kategori baik, aspek tampilan dengan skor 3,56 dengan kategori sangat baik, aspek kemudahan dalam mengakses dengan skor 3,60 dengan kategori sangat baik dan aspek keoptimalan dalam pembelajaran dengan skor 3,36 dengan kategori baik sehingga rata-rata skor secara keseluruhan adalah 3,45 dengan kategori baik. Sehingga,dapat disimpulkan bahwa MOBELIN dapat digunakan sebagai bahan ajar alternatif untuk meningkatkan mutu pembelajaran.
PENGEMBANGAN MODUL PEMBELAJARAN INTERAKTIF (MOBELIN) UNTUK MENINGKATKAN MUTU PEMBELAJARAN ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN Kaswar, Andi Baso; Nurjannah, Nurjannah
Jurnal Penjaminan Mutu Vol 7, No 2 (2021)
Publisher : LPM IHDN Denpasar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25078/jpm.v7i2.2326

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan modul pembelajaran interaktif untuk membantu mahasiswa Universitas Negeri Makassar dalam memahami materi algoritma dan pemrograman dasar khususnya pada situasi saat ini yang sedang dilanda pandemic covid-19 yang megharuskan pembelajaran dilakukan secara online. Penelitian ini dirancang dengan menggunakan model ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). Untuk mendapatkan modul yang valid dan efektif, maka dilakukan pengujian validitas terhadap instrumen penelitian serta pengujian validitas terhadap modul yang dikembangkan. Modul yang telah dikembangkan kemudian dinilai oleh subjek penelitian untuk menentukan keefktifannya.Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa MOBELIN dinyatakan memenuhi kevalidan dan keefektifan. Hasil ini diperoleh setelah dilakukan uji validitas oleh para ahli yang terdiri dari validasi instrumen pada keseluruhan aspek berada pada kategori valid yakni 3,32. Sementara itu, MOBELIN dikatakan efektif digunakan berdasarkan penilaian mahasiswa yang terdiri dari beberapa aspek yaitu pada aspek materi dengan skor 3,48 dengan kategori baik, aspek efektifitas dengan skor 3,41 pada kategori baik, aspek tampilan dengan skor 3,56 dengan kategori sangat baik, aspek kemudahan dalam mengakses dengan skor 3,60 dengan kategori sangat baik dan aspek keoptimalan dalam pembelajaran dengan skor 3,36 dengan kategori baik sehingga rata-rata skor secara keseluruhan adalah 3,45 dengan kategori baik. Sehingga,dapat disimpulkan bahwa MOBELIN dapat digunakan sebagai bahan ajar alternatif untuk meningkatkan mutu pembelajaran.
Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan JST Alfian Firlansyah; Andi Baso Kaswar; Andi Akram Nur Risal
Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 6 No 2 (2021): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Publisher : Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36805/technoxplore.v6i2.1438

Abstract

Pepaya merupakan salah satu jenis buah kaya nutrisi yang banyak memberikan manfaat bagi kesehatan. Warna memungkinkan sebuah objek dapat dikenali dan diidentifikasi dengan baik. Sebelumnya telah banyak penelitian yang serupa. Namun dari beberapa penelitian sebelumnya, nilai keakuratan dalam klasifikasinya masih kurang akurat yang dikarenakan menggunakan proses dan metode yang kurang tepat. Sehingga diperlukan sistem pengolahan citra digital menggunakan kecerdasan buatan yang dapat mengklasifikasi tingkat kematangan pada buah papaya dengan menggunakan metode dan proses yang tepat. Pada penelitian ini, kami mengusulkan Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Pepaya Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan. Dengan menggunakan 90 dataset citra pepaya RGB. Proses dan metode yang diusulkan yaitu, akuisisi citra, tahap preprocessing, tahap segmentasi dengan metode otsu, operasi morfologi, kemudian tahap klasifikasi dengan jaringan saraf tiruan. Sehingga pada pengujian dan pelatihan berdasarkan klasifikasi menghasilkan nilai akurasi sebesar 100%. Diharapkan sistem ini dapat membantu pekebun dalam mengklasifikasi tingkat kematangan buah pepaya dan terciptanya pengembangan teknologi budidaya dalam peningkatan produktivitas pepaya.
DOCUMENT CLUSTERING BY DYNAMIC HIERARCHICAL ALGORITHM BASED ON FUZZY SET TYPE-II FROM FREQUENT ITEMSET Saiful Bahri Musa; Andi Baso Kaswar; Supria Supria; Susiana Sari
Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Vol 9, No 2 (2016): Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (Journal of Computer Science and Information)
Publisher : Faculty of Computer Science - Universitas Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (380.576 KB) | DOI: 10.21609/jiki.v9i2.383

Abstract

One of ways to facilitate process of information retrieval is by performing clustering toward collection of the existing documents. The existing text documents are often unstructured. The forms are varied and their groupings are ambiguous. This cases cause difficulty on information retrieval process. Moreover, every second new documents emerge and need to be clustered. Generally, static document clustering method performs clustering of document after whole documents are collected. However, performing re-clustering toward whole documents when new document arrives causes inefficient clustering process. In this paper, we proposed a new method for document clustering with dynamic hierarchy algorithm based on fuzzy set type - II from frequent itemset. To achieve the goals, there are three main phases, namely: determination of key-term, the extraction of candidates clusters and cluster hierarchical construction. Based on the experiment, it resulted the value of F-measure 0.40 for Newsgroup, 0.62 for Classic and 0.38 for Reuters. Meanwhile, time of computation when addition of new document is lower than to the previous static method. The result shows that this method is suitable to produce solution of clustering with hierarchy in dynamical environment effectively and efficiently. This method also gives accurate clustering result.
PARAMETER SIGMOID TRANSFORM CONTRAST ENHANCEMENT FOR DENTAL RADIOGRAPH CLASSIFICATION AND NUMBERING SYSTEM Andi Baso Kaswar; Saprina Mamase; Saiful Bahri Musa; Ahmad Mustofa Hadi; Anny Yuniarti; Agus Zainal Arifin
Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Vol 8, No 2 (2015): Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi (Journal of Computer Science and Information)
Publisher : Faculty of Computer Science - Universitas Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (609.272 KB) | DOI: 10.21609/jiki.v8i2.303

Abstract

Dental record is a method that is used to identify a person. The identification process needs a system that could recognize each individual tooth automatically. The similar intensity level between the teeth and the gums is one of the main problem in tooth identification in a dental radiograph. The intensity problem could influence the segmentation process of the system. In this paper, we proposed a new contrast enhancement by using parameter sigmoid transform to increase the segmentation accuracy. There are five main steps in this method. The first step is to fix the contrast of the image with the proposed method. The next steps are to segment the teeth using horizontal and vertical integral projection, feature extraction, and classification using Support Vector Machine (SVM). The last step is teeth numbering. The experiment result using the proposed method have an accuracy rate of 88% for classification and 73% for teeth numbering.
Klasifikasi Kematangan Daun Selada Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan K-Nearest Neighbors Ananta Dwi Prayoga Alwy; Bukhari Naufal Nur A.G; Silvia Andriani; Fhatiah Adiba; Andi Baso Kaswar
Techno Xplore : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol 7 No 1 (2022): Techno Xplore: Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Publisher : Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36805/technoxplore.v7i1.2127

Abstract

Abstract— Selada adalah salah satu jenis daun sayur yang paling banyak dibudayakan. Daun Memiliki ciri khas warnanya masing-masing. Daun sendiri akan mengalami perubahan warna ketika sudah matang atau memasuki masa panennya. Berdasarkan perbedaan warna ini petani atau masyarakat yang menanam tanam selada melakukan panen. Namun, Cara ini memiliki kekurangan karena mata manusia memiliki keterbatasan dalam membedakan warna sehingga selada yang dipanen terkadang masih belum masanya atau sudah melewati masa panennya. Maka dari itu dibuatlah suatu sistem pengolahan citra digital untuk dapat mengklasifikasikan kematangan daun selada dengan metode dan proses yang tepat. Penelitian ini mengusulkan Klasifikasi Kematangan Daun Selada Berdasarkan Fitur Warna Menggunakan K-Nearest Neighbor. Dalam Penelitian ini diguanakan 60 dataset citra daun selada. Proses dan Metode yang diusulkan yaitu, akuisisi citra, prepocessing, segmentasi dengan metode thresholding dan operasi morfologi, dan terakhir tahap klasifikasi dengan K-Nearest Neighbor. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh tingkat akurasi sebesar 98%. Diharapkan sistem ini dapat membantu petani selada dan dapat menjadi standar untuk menciptakan sistem yang lebih baik.
Segmentasi Citra Ikan Tuna dengan Mahalanobis Histogram Thresholding dan Mahalanobis Fuzzy C-Means Andi Baso Kaswar; Agus Zainal Arifin; Arya Yudhi Wijaya
Jurnal Buana Informatika Vol. 7 No. 3 (2016): Jurnal Buana Informatika Volume 7 Nomor 3 Juli 2016
Publisher : Universitas Atma Jaya Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24002/jbi.v7i3.658

Abstract

Abstract. Fuzzy C-Means segmentation algorithm based on Mahalanobis distance can be utilized to segment tuna fish image. However, initialization of pixels membership value and clusters centroid randomly cause the segmentation process become inefficient in terms of iteration and time of computation. This paper proposes a new method for tuna fish image segmentation by Mahalanobis Histogram Thresholding (M-HT) and Mahalanobis Fuzzy C-Means (MFCM). The proposed method consists of three main phases, namely: centroid initialization, pixel clustering and accuracy improvement. The experiment carried out obtained average of iteration amount is as many as 66 iteration with average of segmentation time as many as 162.03 second. While the average of Accuracy is 98.54%, average of Missclassification Error is 1.46%. The result shows that the proposed method can improve the efficiency of segmentation method in terms of number of iterations and time of segmentation. Besides that, the proposed method can give more accurate segmentation result compared with the conventional method.Keywords: Tuna Fish Image, Segmentation, Fuzzy Clustering, Histogram Thresholding, Mahalanobis Distance. Abstrak. Algoritma segmentasi Fuzzy C-Means berbasis jarak Mahalanobis dapat digunakan untuk mensegmentasi ikan tuna. Namun, inisialisasi derajat keanggotaan piksel dan centroid klaster secara random mengakibatkan proses segmentasi menjadi tidak efisien dalam hal iterasi dan waktu komputasi. Penelitian ini mengusulkan metode baru untuk segmentasi citra ikan tuna dengan Mahalanobis Histogram Thresholding (M-HT) dan Mahalanobis Fuzzy C-Means (MFCM). Metode ini terdiri atas tiga tahap utama, yaitu: inisialisasi centroid, pengklasteran piksel dan peningkatan akurasi. Berdasarkan hasil ekseprimen, diperoleh rata-rata jumlah iterasi sebanyak 66 iterasi dengan rata-rata waktu segmentasi 162,03 detik. Rata-rata Akurasi 98,54% dengan rata-rata tingkat Missclassification Error 1,46%. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa metode yang diusulkan dapat meningkatkan efisiensi metode segmentasi dalam hal jumlah iterasi dan waktu segmentasi. Selain itu, metode yang diusulkan dapat memberikan hasil segmentasi yang lebih akurat dibandingkan dengan metode konvensional.Kata Kunci: Citra Ikan Tuna, Segmentasi, Fuzzy Clustering, Histogram Thresholding, Jarak Mahalanobis.
RANCANG BANGUN SISTEM MONITORING DAN MANAJEMEN BENDUNGAN BERBASIS IOT Muh Omar Hassan ST; Muh Aldhy Fatahillah; Muh Devan Fahresi; Andi Baso Kaswar
Jurnal Media Elektrik Vol 17, No 3 (2020): Media Elektrik
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26858/metrik.v17i3.14965

Abstract

Pengendalian ketinggian air pada bendungan selama ini masih dilakukan secara manual dengan memanfaatkan operator manusia, yang mana dalam hal ini terkadang terjadi kesalahan dalam pengambilan keputusan ataupun pembacaan ketinggian air yang dikarenakan kesalahan manusia, sehingga apabila curah hujan mendadak tinggi akan sulit diketahui. Debit air yang tidak terkontrol akibat curah hujan yang ekstrem dapat membuat suatu bendungan meluap dikarenakan kurangnya informasi ke operator gerbang air. Oleh karena itu kita membutuhkan sistem yang dapat meminimalisir kesalahan manusia dengan dirancangnya sebuah sistem monitoring dan peringatan ketinggian air bendungan secara real-time melalui web. Sistem monitoring ini berdasarkan IoT atau Internet of Things, dimana satu perangkat dapat bersinergi dengan perangkat lainnya melalui internet. Sistem monitoring ketinggian air dibuat agar mudah di akses kapan saja dan memiliki cakupan wilayah yang luas. Dalam hal ini, tidak hanya pendeteksian air pada suatu lokasi, namun pada beberapa daerah aliran sungai yang mana data hasil pembacaan sensor akan dikirim menggunakan modul ESP32 yang dihubungkan ke sistem web. Sistem ini dirancang menggunakan sensor air (water sensor),  sensor hujan (raindrop sensor), arduino, pompa otomatis, dan juga ESP32 untuk mengirim data ke web.
SMART PRESENSI MAHASISWA Arinanda Alviansyah; Muh. Rasul D; Muammar Muammar; Andi Baso Kaswar
Jurnal Media Elektrik Vol 17, No 3 (2020): Media Elektrik
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26858/metrik.v17i3.14959

Abstract

Absensi kehadiran mahasiswa merupakan faktor penting bagi sebuah pergururan tinggi atau universitas untuk mencapai tujuan, hal ini berkaitan pada kedisiplinan dan berdampak pada kinerja dari masing-masing mahasiswa. Oleh karena itu, perlu adanya pendataan khusus untuk mencatat absensi kehadiran dan ketidakhadiran agar aktifitas kerja dapat tercatat secara realtime dan baik. Banyak cara yang dapat dilakukan untuk mencapai sistem informasi absensi yang baik, salah satunya menggunakan teknologi komputer dimana penerapannya dengan aplikasi absensi berbasis website. Pada Kelas Teknik Komputer Universitas Negeri Makassar. Sistem yang digunakan dalam proses absensi masih manual menggunakan buku absensi harian yang berdampak pada efisiensi dan efektifitas pendataan, pencarian data sekaligus perhitungan rekap data yang membutuhkan waktu yang relatif lama. Disamping itu resiko kesalahan dan kehilangan data absensi semakin besar. Dengan dihasilkannya aplikasi absensi mahasiswa berbasis web dapat memberikan kemudahan dalam proses absensi, pencarian data dan perhitungan rekap absensi, serta meminimalisir kehilangan dan kesalahan pencatatan data absensi pada mahasiswa.
Co-Authors A. Mutahharah Mutahharah A.Farha Adella Abd. Rahman Patta Agus Zainal Arifin Agus Zainal Arifin Ahmad Mustofa Hadi Ahmad Mustofa Hadi Ainun Zahra Adistia Alfian Firlansyah Ananta Dwi Prayoga Alwy Andi Akram Nur Risal Andi Nurul Izzah Anggy Heriyanti Anggy Heriyanti Anny Yuniarti Aqsha, Ismail Arinanda Alviansyah Arya Yudhi Wijaya Arya Yudhi Wijaya Ayu Futri Bukhari Naufal Nur A.G Cyahrani Wulan Purnama Della Fadhilatunisa Dirawan, Gufran Darma Dyah Darma Andayani Elva Amalia Eman Wahyudi Kasim Farros Taufiqurrahman Fathahillah Fathahillah Fazli Arif Fhatiah Adiba Fhatiah Adiba Hartanto Tantriawan Herman Ibnu Fikrie Syahputra Ikra Ain Fahwa Indri Pratiwi Ramadhani Irwansyah Suwahyu Israwati Hamsar Jamila Jamila Jamila Jasruddin Daud Malago Jumadi Mabe Parenreng Jusrawati Jusrawati Jusrawati Kurnia Prima Putra Labusab Labusab M. Miftach Fakhri Marwan Eka Ramdhany Marwan Ramdhany Edy Maulana Muhammad Muammar Muammar Muh Aldhy Fatahillah Muh Devan Fahresi Muh Omar Hassan ST Muh. Dirgafa Anugra Rais Muh. Dirgafa Anugrah Rais Muh. Fardika Pratama Putra Muh. Fauzan Arifuddin Muh. Rais Muh. Rasul D Muhammad Agung Muhammad Fajar B Muhammad Nur Yusri Maulidin Yusuf Muhammad Nur Yusri Maulidin Yusuf Muhiddin Palennari Muliaty Yantahin Nur Anny S. Taufieq Nur Fadillah Bustamin Nur Inayah Yusuf Nurhikma Nurhikma Nurhikma Nurjannah Nurjannah Nurjannah Nurjannah Nurjannah Nurul Amanda Pratiwi Hasbullah Nurul Isra Humaira B Nurul Istiqamah Qalbi Nurul Izzah Dwi Patongai, Dian Dwi Putri Ulan Sari Riana T. Mangesa Ridwan Daud Mahande Ridwansyah Ridwansyah Rosidah Rosidah Sahribulan Sahribulan Saiful Bahri Musa Sanatang Sanatang, sanatang Saparuddin Saparuddin Saprina Mamase SATRIYAS ILYAS Silvia Andriani Sri Rahayu St. Fatmah Hiola Suhartono, Suhartono Supria Supria Susiana Sari Tsabita Syalza Billa Tsabita Syalza Billa Irawan Wahyudi Wanda Hamidah