Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
17.644
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jupiter Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) JUITA : Jurnal Informatika Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika SemanTIK : Teknik Informasi QALAMUNA: Jurnal Pendidikan, Sosial, dan Agama Swabumi (Suara Wawasan Sukabumi) : Ilmu Komputer, Manajemen, dan Sosial JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Informatics for Educators and Professional : Journal of Informatics SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan Jurnal Persada Husada Indonesia INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science JSiI (Jurnal Sistem Informasi) JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Journal on Education Informasi Interaktif JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jusikom: Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Jurnal Pendidikan dan Konseling Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer Jurnal Sistem informasi dan informatika (SIMIKA) Journal of Applied Engineering and Technological Science (JAETS) Jurnal Teknik Elektro dan Komputasi (ELKOM) INFORMASI (Jurnal Informatika dan Sistem Informasi) JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Jurnal Sistem Komputer & Kecerdasan Buatan Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Jurnal Pengabdian Masyarakat Khatulistiwa Just TI (Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi) Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara (JPkMN) Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi dan Teknik Informatika) Jurnal Pengabdian Nasional (JPN) Indonesia SENADA : Semangat Nasional Dalam MengabdI Jurnal Cahaya Mandalika Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer ( J-ICOM) Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Jurnal Tika Jurnal Aplikasi Teknologi Informasi dan Manajemen (JATIM) JUTECH : Journal Education and Technology J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Widya Jurnal Pendidikan Sains dan Komputer Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Cross-border CKI On Spot SmartComp SENADA : Semangat Nasional Dalam Mengabdi Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi Jurnal Pengabdian Nasional (JPN) Indonesia
Dadang Iskandar Mulyana`
Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 150 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search
Journal : JURNAL PENDIDIKAN TAMBUSAI

 1 
Implementasi Image Classification pada Batik Motif Bali dengan Data Augmentation dan Convolutional Neural Network Sentosa, Edwin; Mulyana, Dadang Iskandar; Cahyana, Adella Fitriany; Pramuditasari, Nimas Galuh
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 6 No. 1 (2022): April 2022
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (785.588 KB)

Abstract

Batik merupakan salah satu warisan budaya leluhur Indonesia yang sampai saat ini masih terus berkembang dan dilestarikan serta menjadikannya identitas budaya bangsa Indonesia. Awal mula terlahirnya batik di Indonesia berkaitan dengan berkembangnya kerajaan Solo, Majapahit serta Yogyakarta, batik sendiri merupakan metode proses yang diawali dengan penggambaran motif lalu pelorodan atau proses pelepasan lilin dari kain batik. Motif merupakan kerangka gambar yang mewujudkan batik secara keseluruhan. Motif pada batik pun memiliki banyak ragamnya, termasuk motif Bali yang dalam ciri khasnya selalu memadukan motif tradisional dan modern. Dikarenakan dengan semakin berkembangnya motif Bali dikalangan masyarakat, peneliti membuat program pengenalan citra untuk mengklasifikasi motif batik bali dengan menggunakan Convolutional Neural Network yang memanfaatkan beberapa komponen dan sistem sensorik pada beberapa motif batik yang sudah disiapkan.Implementasi pengenalan citra motif bali dilakukan dengan menggunakan 2 model pengujian yaitu model Sequential dan model on top VGG16 yang berjalan pada aplikasi Google Collaboratory dan Keras. Data pengujian pada penelitian ini adalah 526 citra data latih dan 34 citra data uji yang menghasilkan nilai evaluasi dengan nilai akurasi dengan rata-rata 1,15 dan nilai loss dengan rata-rata 5,8 pada model sequential dan nilai akurasi dengan rata-rata 2,7 dan nilai loss dengan rata-rata 1,6 pada model on top VGG16.
Klasifikasi Kendaraan pada Jalan Raya menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network ( CNN ) Radikto, Radikto; Mulyana, Dadang Iskandar; Rofik, M Ainur; Zoharuddin Zakaria, M Ohan
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 6 No. 1 (2022): April 2022
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (640.098 KB)

Abstract

Kendaraan adalah alat angkut di jalan, termasuk kendaraan bermotor dan kendaraan tidak bermotor, sebagaimana dimaksud dalam angka 7 Pasal 1 Undang-Undang Nomor 22 Tahun 2009 tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan. Melihat perkembangan kendaraan dimana masyarakat Indonesia mengandalkan kendaraan, tidak menutup kemungkinan jika kendaraan yang ada mulai memenuhi jalan di Indonesia, kebiasaan hidup masyarakat modern yang serba mengandalkan kendaraan untuk aktivitas sehari-hari. Oleh karena itu, peneliti membuat program pengenalan citra kendaraan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network, yang merupakan kegiatan konvolusi dengan menggabungkan beberapa lapisan-lapisan persiapan, memanfaatkan beberapa komponen yang bergerak sama dan dimotivasi oleh sistem sensorik biologis. Gambar kendaraan yang digunakan adalah Sepedah, Sepeda Motor, Becak, Bajaj Mobil, Mobil Pikup, Mobil Molen, Bus, dan Truk. Implementasi pengenalan citra kendaraan dilakukan dengan menggunakan 2 model uji, model Sequential dan model VGG16 tingkat atas yang dijalankan dengan aplikasi Google Collaboratory, dan Keras. Data uji dalam penelitian ini adalah 1406 citra data latih dan 274 citra data uji, menghasilkan nilai evaluasi 98,18%, nilai loss 0,103 pada model Sequential, dan tingkat akurasi 99,64%.Implementasi pengenalan citra kendaraan dilakukan dengan menggunakan 2 model uji, model Sequential dan model VGG16 tingkat atas yang dijalankan dengan aplikasi Google Collaboratory, dan Keras. Data uji dalam penelitian ini adalah 1406 citra data latih dan 274 citra data uji, menghasilkan nilai evaluasi akurasi 98,18%, nilai loss 0,103 pada model Sequential, dan tingkat akurasi 99,64%,tingkat loss 0,014 pada model on top VGG16.
Klasifikasi Deteksi Hama pada Buah Mangga dengan Citra Digital Sistematic Literatur Review (SLR) Pristian, Dheo Hanif; Mulyana, Dadang Iskandar; Stepanus, Stepanus; Donaldo, Evan
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 6 No. 1 (2022): April 2022
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (231.228 KB)

Abstract

Penyakit pada mangga memiliki berbagai gejala dan kadang sulit didiagnosis oleh petani dan untuk itu diperlukan keahlian untuk mendiagnosis penyakit pada tanaman mangga dan bagaimana cara penanggulangannya yang biasanya keahlian tersebut terdapat pada ahli patologi tanaman professional. Sehingga dibutuhkan suatu Teknologi IT dengan Sistem Cerdas yang dirancang untuk dapat mengidentifikasi secara otomatis penyakit tanaman mangga dan cara penanggulangannya berdasarkan gejala visual dengan menggunakan metode citra digital. Penelitian ini menggunakan metode literatur review dengan melakukan tinjauan literatur sistematis dilakukan untuk mempelajari berbagai teknik identifikasi penyakit pada daun dengan citra digital sebagai tahapan untuk mendapatkan pemahaman mengenai teknik identifikasi penyakit pada daun mangga dengan citra digital. Berdasarkan hasil analisis kajian ICOR pada Kabupaten Mojokerto Tahun 2016 – 2020 Metode Citra Digital yang dapat digunakan dalam identifikasi penyakit pada daun mangga adalah tahapan Image Acquisition, Preprocessing , Segmentation, Ekstraksi Fitur, Seleksi Fitur. Metode Klasifikasi yang dapat digunakan adalah SVM, Artificial Neural Network, Decision Tree, Convolutional Neural Network.
Klasifikasi Pendeteksi Wajah Berhijab Mengunakan Metode CNN (Convlutional Neural Network) Ependi, Soleh; Mulyana, Dadang Iskandar; Lorinda, Destiar
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 6 No. 1 (2022): April 2022
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (400.466 KB)

Abstract

Dalam beberapa tahun terakhir ini teknologi biometrik banyak digunakan dalam berbagai bidang aspek. Salah satu teknologi biometrik yang digunakan adalah sistem pengenalan wajah.Dalam sistem biometrik untuk pengenalan wajah, terdiri dari dua tahapan yaitu deteksi dan klasifikasi.Kedua tahapan ini begitu cepat dilakukan oleh manusia, tetapi membutuhkan waktu yang lama untuk dilakukan oleh komputer.Kemampuan manusia itulah yang ingin diduplikasi ke dalam sistem komputer, agar komputer dapat melakukan pengenalan wajah dengan waktu yang cepat. Pengenalan wajah akan bermasalah ketika wajah yang menjadi data masukan mengalami perubahan pada atribut wajah, ekspresi dan pencahayaan, yang nantinya akan sangat mempengaruhi tingkat keakurasiannya. Dalam penelitian ini penulis akan memasukkan wajah yang berhijab dengan ekspresi yang berbeda. Penelitian ini akan menggunakan deep learning dengan metode CNN (Convolutional Neural Network). Implementasi CNN menggunakan Tensorflow dengan bahasa pemograman Phyton.Jumlah dataset yang digunakan ada 10 gambar wajah yang berhijab. Berdasarkan hasil dari pembahasan diperoleh tingkat keakurasian sebesar 92% pada proses training dan 87% pada proses testing. Sehingga dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa kinerja dari model yang telah dibuat pada penelitian ini dapat dikatakan berjalan dengan optimal dalam mendeteksi gambar wajah yang menggunakan atribut yaitu hijab.
Implementasi Deteksi Real Time Klasifikasi Jenis Kendaraan Di Indonesia Menggunakan Metode YOLOV5 Dadang Iskandar Mulyana; M Ainur Rofik
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 6 No. 3 (2022): December 2022
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (0.002 KB) | DOI: 10.31004/jptam.v6i3.4825

Abstract

Negara Indonesia mempunyai kepadatan penduduk yang sangat padat, terutama dikota-kota besar yang dimana jalan selalu dipadati oleh berbagai jenis kendaran. Pada jam sibuk banyaknya kendaraan yang membuat kemacetan dijalan. Oleh karna itu dibutuhkan pembangunan pelebaran jalan untuk menampung kendaraan yang dipadati oleh berbagai jenis kendaraan yang melintas. Agar pembangunan pelebaran jalan yang tepat pada lokasi yang sering terjadinya kepadatan, maka dibutuhkan sistem pendeteksian jenis-jenis kendaraan yang melintas dijalan raya. Meningkatnya pada macam-macam penelitian tentang pengolahan citra digital diantaranya tentang pendeteksian objek, untuk klasifikasi deteksi jenis kendaraan dijalan raya. Pada penelitian ini penulis membuat sistem pendedeteksi objek memakai metode YOLOV5 untuk mendeteksi jenis kendaraan dijalan raya. Penulis menggunakan dataset sebesar 1332 gambar dengan kelas bajaj, becak, bus, mobil, mobil molen, mobil pik’up, sepedah, sepeda motor, dan truk. Pada hasil penelitian menggunakan metode YOLOV5 yang dapat mengenali objek secara konsisten dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi dan memiliki nilai akurasi 90%.
Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Jambu Bol Berdasarkan Warna Kulit Menggunakkan Metode Naïve Bayes Calvin Bill Roring; Dadang Iskandar Mulyana; Yunita T Lubis; Agung Rizki Zamzami
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 6 No. 1 (2022): April 2022
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (342.539 KB)

Abstract

Jambu bol merupakan buah asal indonesia yang sangat digemari oleh masyarakat indonesia, jambu bol merupakan kerabat dari buah jambu-jambu lainya. Buah jambu bol memiliki tektur buah dengan daging yang lembut dan isi lebih padat dibandingkan buah jambu lainnya, karena sangat digemari banyak petani buah yang mulai mengelola perkebunan jambu bol untuk dijual dipasaran bahkan hingga diekspor keluar negeri. Jambu bol sendiri memiliki warna merah jika jambu tersebut mentah dan akan berubah menjadi merah pekat apabila dia matang.sekilas jika terlihat dari kasat mata sangat mudah membedakannya, namun pada implementasinya beberapa petani dan pedagang buah jambu bol masih sulit membedakan mana jambu matang dan mana jambu mentah, hal ini menjadikan peneliti berniat membuat sebuah aplikasi klasifikasi dan penelitian terhadap tingkat kematangan buah jambu bol. Penelitian ini menggunakkan metode naive bayes, Dengan klasifikasi menggunakan ekstraksi fitur RGB (Red Green Blue) dan metode Naïve Bayes, masalah kematangan buah jambu bol dapat diselesaikan. Dengan menggunakan data citra buah jambu bol sebanyak 30 citra, yang terdiri dari 10 citra buah masih mentah, 10 buah citra setengah mentah, dan 10 buah citra matang. Kemudian data diolah dan dijadikan dataset yang berupa data training dan data testing. Data training digunakan untuk proses pembuatan model dan acuan untuk data testing. Sedangkan data testing merupakan citra yang digunakan untuk menguji performa dari model yang telah dibuat. Dalam penelitian ini mendapatkan nilai akurasi mencapai 75%.
Implementasi Sistem Informasi Pelaporan Jumantik Berbasis Web pada Puskesmas Kelurahan Krukut Jakarta Barat Sugeng Sugeng; Dadang Iskandar Mulyana; Sri Lestari; M Ainur Rofik; M Ohan Joharuddin Zakaria; Soleh Ependi; Maharanisa Maharanisa
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 6 No. 1 (2022): April 2022
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1129.477 KB)

Abstract

Juru pemantau jentik (JUMANTIK) adalah Petugas Jumantik yang berasal dari kalangan masyrakat yang melakukan pemantauan jentik nyamuk dirumah warga, perkantoran, tempat umum, dan tempat ibadah guna memberantas penyebaran virus penyebab penyakit DBD. Saat ini anggota Jumantik kelurahan Krukut Jakarta Barat banyak yang berasal dari anggota Pembina Kesejahteraan Keluarga (PKK). Penulisan hasil laporan pengamatan lingkungan yang dilakukan oleh para Petugas Jumantik dan KORWIL Jumantik pun masih dilakukan dengan cara mengisi berkas form hasil pemeriksaan jentik secara manual yang diserahkan kepada T.U Puskesmas. Hasil rekapan pemantauan jentik yang dibuat oleh T.U Puskesmas nantinya diserahkan kepada Kepala Puskesmas. Namun metode ini seringkali menimbulkan masalah, diantaranya kesalahan dalam pengisian dan terlambatnya penyerahan data kepihak Puskesmas. Penelitian ini penulis membangun sistem informasi pelaporan jumantik berbasis web (SIMPATIK) yang diharapkan mampu mengatasi timbulnya permasalahan berhubungan dengan kualitas informasi, berupa : ketersedian informasi dan berkas-berkas dalam bentuk komputerisasi sehingga bisa didapatkan dengan secara cepat, tepat dan akurat.
Youtube sebagai Media Publikasi Berbasis Penyiaran Digital di Palang Merah Indonesia Jakarta Selatan Erno Sumantri; Dadang Iskandar Mulyana; Sri Lestari; Irfan Maulana; Eka Anggraeni; Stefany Tarunajaya
Jurnal Pendidikan Tambusai Vol. 6 No. 2 (2022): Agustus 2022
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (345.965 KB) | DOI: 10.31004/jptam.v6i2.3863

Abstract

Dalam penyebaran informasi, PMI menggunakan sosial media dalam penyampaian informasi kepada masyarakat. Khususnya PMI Kota Jakarta Selatan ini membuat channel youtube tetapi belum memiliki website sendiri oleh sebab itu kami juga membangun website untuk PMI Kota Jakarta Selatan ini. Channel youtube PMI Jakarta Selatan dianggap sangat efektif sebagai media publikasi dalam penyebaran informasi tayangan kepada khalayak umum. Selain itu adanya Web juga sangat berperan dalam penyebaran informasi berbasis digital. Web dirancang agar para pengguna atau user lebih mendapatkan banyak informasi yang lebih lengkap terkait dengan PMI Kota Jakarta Selatan yang pengguna juga bisa langsung mengakses Instagram dan youtube melalui web ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana pengaruh Youtube sebagai media publikasi, untuk mengetahui bagaimana efek YouTube dalam menyebarkan informasi, untuk mengetahui apa saja hambatan-hambatan yang dihadapi YouTube sebagai media publikasi, web juga untuk memudahkan user dalam pencarian informasi tentang PMI Kota Jakarta Selatan.
Co-Authors Abdul Hafidz Abdul Shomad Achmad Syaeful Adhy Hantar Putra Adi Riswan Agung Pratama Agung Pratama Agung Rizki Zamzami Agung Saputra Agus Sigit Sumarsono Ahmad Bustomi Zuhari Ahmad Bustomi Zuhari Ahmad Bustomi Zuhri Ahmad Saepudin Ahmad Saepudin Ahmad Zulfikar Aidil Rizki Hidayat Aji Aji Dwi Prasetyo Aji Suswantoro Akmaludin Akmaludin Aldi Sitohang Alfiani Damaiyanti AlfianiDamaiyanti Ali Akbar Ali Akbar Ali Muhammad Faadhil Ali Muhammad Fadhil Ali Yafi Zulkarnain Amat Solihin Andi Anto Diarjo Andriyana Fajar Angga Tristhanaya Anggi Ramadan Anisah Wulandari Apian Candra Aditya Ari Ramadhan Ari Surya Jaya Ari Surya Jaya Arinal, Veri Aris Sufriman Arpinda Arpinda Asep Maulana Asep Ovid Afidin Asep Ovid Afidin Atik Budi Paryanti Awaludin Awaludin Aziz Septian Amrullah Aziz Septian Amrullah Bela Dina Betty Yel, Mesra C.Afif Firas Cahyana, Adella Fitriany Calvin Bill Roring Candra Milad Ridha Eislam Choirul Huda Debby Ramadhina Salsabilla Dedi Iskandar Dedi Iskandar Deny Saputra Dewi Riyanti Wibowo Dewi Riyanti Wibowo Dheo Hanif Pristian Dhiva Andini Putri Alinur Diana Barsasella Dita Yuliana Donaldo, Evan Dwi Lestari Dyan Bagus Sumantri Edi Eka Anggraeni Eka Maheswara Eka Okta Putri Sulaiman Eka Okta Putri Sulaiman Eka Putri Aprillia Eka Satria Maheswara Eka Satria Maheswara Ependi, Soleh Erno Sumantri Fadhil Khanifan Achmad Fahmi Nurul Huda Faisal Akbar Faisal Akbar Faizal Joko Perwitosari Farida Indah Riantini Fatonah FauzI Ramdhani Feni Citra Dewi Fernanda Adhipramana Ferry Ardiyansyah Ferry Fajar Pratama FikriYadi Firhan Ali Francis Matheus Sarimole Fransiscus Rolanda Malau Fransiscus Rolanda Malau Genisa, Lenggo Ghofurur Nawangsah Gilang Ramadhan Gusniar Alfian Noor Gusniar Alfian Noor Handrianus Saldu Herdiyansyah Hartanto Herdiyansyah herdi Hartanto Ikha Novie Tri Lestari Ikha Novie Tri Lestari Ikhsan Abror Siregar Ikhsan Ikhsan Ikhwanul Kurnia Rahman Imam Muftadi Irbah Baihaqi Irbah Baihaqi Irfan Maulana Istianah Jaya, Rudi Tri Jodi Juliansah Joe Renaldy F Julinar Sari Hutagalung Kemal Adnan Kurniawan Irfan Nauval Kurniawan Setyo Nugroho Lerry Salasi Saptan Lintang Purnama Lintang Purnama Lorinda, Destiar M Ainur Rofik M Ainur Rofik M Ilham Setya Aji M Ohan Joharuddin Zakaria M. Ohan Zakaria Maharanisa Maharanisa Mainia Mayasari Marjuki Marjuki Marjuki Maula Abi Hudhoifah Melani Afsari Mesra Betty Yel Mesra Betty Yel Mesra Betty Yel Mesra Betty Yel Mesra Betty Yel Miftahul Huda Miftahul Ulum Milli Ruswandi Mirsandi Mochammed Erryandra Saputra Muhamad Fikri Nugraha Muhamad Hasbi Toharudin B Muhamad Ikbal Muhammad Adri Ramadhan Muhammad Arfan Irsyad Rowis Muhammad Arfan Irsyad Rowis Muhammad Arfan Irsyad Rowis Muhammad Arif Zaenuddin Muhammad Azhari Muhammad Dzaky Nurfaishal Muhammad Dzaky Rahmanto Muhammad Dzaky Rahmanto Muhammad Faizal Lazuardi Muhammad Faizal Lazuardi Muhammad Fakhri Pratama Muhammad Farros Al Ammar Muhammad Furqan Muhammad Ilham Fadillah Muhammad Jauhar Ruliansyah Muhammad Syahrul Fattah Ramadhan Muhammad Zikri Muhammad Zikri Muklas Adik Putra Muklas Adik Putra Muqorrobin Aimar Mutia Ramadhan Naini Saadah Naini Sa’adah Nana NANA NANA Nesti Lutfianti Nimas Galuh Pramuditasari Nunung Parawati Nurhikmah Hidayat Oka Prasetiyo Okta Saputra Oky Tria Saputra Paryanti, Atik Budi Pramansah, Vika Vitaloka Pramuditasari, Nimas Galuh Pristian, Dheo Hanif Putri Amira Sumitro Putri Nugraheni Utami Radikto, Radikto Raga Permana Raihan Putra M Rosidi Rasiban Reyga Ferdiansyah Putra Reza Gustrianda Reza Wanandi Richard Franido Richardviki Beay Richardviki Beay Rifky Aldiansyah Riko Afriandika Rizky Adawiyah Rizky Adawiyah Rofik, M Ainur Runi Amanda Amalia Sahroni Sahrul Hidayat Saifullah Ahmad Yasin Salim Maula Hudzaifah Santi Ferawati Sartika Mala Seli Amelia Senika, Anis Sentosa, Edwin Setya Putra Adenugraha Shakila Shila Wati Silfia, Titi Silvanus Saragih Siti Raysyah Slamet Riyadi Soleh Ependi Sony Agustian Syah SRI LESTARI Sri Lestari Stefany Tarunajaya Stepanus, Stepanus Sugeng Sugeng Sugiyono Sugiyono Sutisna Sutisna Tegar Rizky Ardana Titi Silfia Tri Wahyuni Untung Wahyudi Vara Maulidyah Hidayah Vika Vitaloka Pramansah Wahyu Hidayat Wahyu Saputro Wahyu Saputro Wieko Wieko Yansen Yansen YkhSanur Yoni Maulana Yulia Yanti Ayu Saputry Yuliana Bachtiar Yuma Akbar Yuma Akbar Yunita T Lubis Yusril Nurhadi AS Zaky Rahman Hakim Zoharuddin Zakaria, M Ohan