Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
3.212
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi TEKNOLOGI INFORMASI Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer SMARTICS Journal INOVTEK Polbeng - Seri Informatika SENTIA 2016 SENTIA 2015 Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT) Abdi Dosen : Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat BHAKTI PERSADA Jurnal Aplikasi IPTEKS (Journal of Applied Sciences and Technology) MATRIX : JURNAL MANAJEMEN TEKNOLOGI DAN INFORMATIKA Jurnal INFOTEL Jurnal Informatika Polinema (JIP)
Rahmad, Cahya
Politeknik Negeri Malang
Religion Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management 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 Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Nursing Public Health Social Sciences Transportation

Published : 39 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 39 Documents
Search

 1   2   3   4 
SISTEM INFORMASI PERAMALAN PENJUALAN BARANG DI CV. ZAMI PUTRA MENGGUNAKAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING Nur Afifi, Yunis Fiatin; Rahmad, Cahya; Rosiani, Ulla Delfana
JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI: Teori, Konsep, dan Implementasi JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI: Teori, Konsep dan Implementasi VOL 7 NO 2 Tahun 2016
Publisher : JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI: Teori, Konsep, dan Implementasi

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

Abstract

Forecasting  is  important  for  companies  in  formulating  corporate  strategy  in  the  future. Therefore, an appropriate forecasting method is absolutely necessary that the company can make a good business plan. CV. Zami Putra is a company convection. Every day serves many transactions for sell such as school uniforms, uniforms of various agencies, shirts, tracksuits that demand has a trend as well a seasonal factor. According to the number of transactions every month, the company needs  a sales forecasting.This method is appropriate when the systematic component of demand has a level,a trend, and a seasonal factor also parameter α,β,and γ to increase the accuracy of forecasting Keyword :Triple Exponential Smoothing, Forecasting
PENGEMBANGAN APLIKASI PEMILIHAN BUAH TOMAT UNTUK BIBIT UNGGUL BERDASARKAN WARNA DAN UKURAN MENGGUNAKAN HSV DAN THRESHOLDING Maula, Ahmad Zaky; Rahmad, Cahya; Rosiani, Ulla Delfana
JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI: Teori, Konsep, dan Implementasi JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI: Teori, Konsep dan Implementasi VOL 7 NO 2 Tahun 2016
Publisher : JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI: Teori, Konsep, dan Implementasi

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

Abstract

Tomato is the most widely cultivated fruit in the world. The low production of tomato in Indonesia at planting tomato regardless quality. Then be directed to increase tomato quality with planting of the seed is available from the selection of good tomato quality. Science and digital image processing technology make it possible for tomato quality selection with automatically, by using application tomato fruit selection for superior seed by color and size using color space Hue Saturation Value (HSV) method and thresholding processing. From the result of application has 3 (three) output from the color and size of the fruit is good tomato, half as nice tomato and not nice tomato. Keyword :   Tomato, Color, Size, Hue Saturation Value (HSV), Quantization HSV, Thresholding, Otsu Threshold, Data Similarly.
SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT TANAMAN BUAH DALAM POT MENGGUNAKAN METODE DEMPSTER SHAFER BERBASIS WEB Cahyono, Lulus Okta; Rahmad, Cahya; Affandi, Luqman
JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI: Teori, Konsep, dan Implementasi JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI: Teori, Konsep dan Implementasi VOL 8 NO 2 Tahun 2017
Publisher : JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI: Teori, Konsep, dan Implementasi

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

Abstract

n recent years there has been a method of planting fruit in pots or often called tabulampot which is very beneficial for cultivators who have limited land. But now the diagnosis of plant diseases using the manual way is to ask directly with an expert.. It is inconvenient a cultivator of plants to make a diagnosis with the constraints of time constraints. Therefore, a system that can diagnose plant-based fruit crop disease, by applying the Dempster Shafer method.The stages of system development used in accordance with the mentioned by kusumadewi, there are 6 stages is the first phase of the state assessment stage which is the process of determining the important things as the basis of the problems analyzed, the second stage is the knowledge collection is the concept of knowledge based search from experts other literature studies. The third stage is the design in which there is the implementation of dempster shafer method using php programming language, the fourth stage is the test phase conducted 3 testing process that is functional testing, testing with excel and the fifth stage accuracy testing is the documentation stage and the last is the maintenance phase.The results of the system in the form of information types of diseases that may attack fruit crops. The results of a trial of 10 cases performed by comparing the suitability of the diagnosis results between the application with the expert, then obtained a percentage or accuracy of 100% truth value of the diagnosis predictions in accordance with the knowledge possessed by the expert.Kata kunci: expert system, tabulampot, dempster shafer
MONITORING DAN PROFILING KONDISI INTENSITAS CAHAYA LAMPU DI RUANGAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY TSUKAMOTO DAN RASPBERRY PI Ariyanto, Rudy; Rahmad, Cahya; Rozi, Imam Fahrur; Lestari, Vivin Ayu
JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI: Teori, Konsep, dan Implementasi JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI: Teori, Konsep dan Implementasi Vol 10 No 1 Tahun 2019
Publisher : JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI: Teori, Konsep, dan Implementasi

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

Abstract

Increasing the use of electricity resources can lead to an energy crisis, so efforts are needed to make efficient use of these resources. Malang State Polytechnic is one of the educational institutions that needs electrical energy to support learning activities. Based on the total number of students more than 10,000 so that the electrical power used daily can be categorized as very large. Along with the development of information technology that is increasingly rapid, it is possible to build an application to monitor the use of electricity resources so that it is expected to minimize the use of electrical energy that is not so important. This study using the Fuzzy Tsukamoto and Raspberry PI methods for monitoring and profilling light conditions. Input variables used are light and time which consists of five linguistic values. This research was implemented in 2 laboratory rooms at Malang State Polytechnic. The Raspberry Pi can monitor the light intensity in a room using two inputs, namely light and time, then the inoutan will be processed using fuzzy inference to get a very low, low, medium, high, and very high output score. So that the light intensity intensity monitoring system in this study can be used to conduct the conditions of the use of electrical energy, especially the power of indoor lighting. Keywords : Fuzzy Tsukamoto, Light, Monitoring, Profilling, Raspberry Pi
PERCEPATAN MOTION ESTIMATION BERBASIS PHASE ONLY CORRELATION DENGAN TEKNIK FULL SEARCH MENGGUNAKAN PARALEL THREADING PADA GPU Rosa A. Asmara; Cahya Rahmad; Anik N. Handayani
Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Vol 3, No 2 (2010): 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 (970.685 KB) | DOI: 10.21609/jiki.v3i2.143

Abstract

Penelitian ini menyajikan penggunaan metode Phase Only Correlation (POC) pada motion estimation dengan teknik full search menggunakan Graphical Processing Unit (GPU). Dengan fungsi POC, seseorang dapat melakukan estimasi translasi motion antara dua blok citra referensi dan citra yang diproses. Full Search berbasis POC adalah algoritma yang membutuhkan waktu proses lama. Hal ini menyebabkan sistem yang dicoba pada penelitian ini memproses fungsi POC pada Graphical Processing Unit (GPU) yang memiliki kelebihan dalam menyelesaikan perhitungan bilangan floating point dibandingkan CPU. Evaluasi dilakukan dengan menghitung kecepatan waktu proses menggunakan GPU pada video resolusi tinggi dengan resolusi hingga 1280x720 pixel. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode yang diselesaikan menggunakan GPU memiliki percepatan hingga hampir dua kali lipat pada ukuran blok POC 256 x 256 daripada menggunakan CPU. This research presents a method using Phase Only Correlation (POC) on the motion estimation with full search technique using the Graphical Processing Unit (GPU). With POC function, someone can estimate the translational motion between two blocks of the reference image and the processed image. POC based Full Search is an algorithm that takes long time process. This leads the system that is used in this research to process the POC function on Graphical Processing Unit (GPU) which has advantages in solving the floating point calculations than the CPU. Evaluation is conducted by calculating the speed of processing time using a GPU on a high-resolution video with resolutions up to 1280x720 pixels. The test results show that the method that is solved using GPU has an acceleration up to nearly twice the size of the POC block 256 x 256 instead of using the CPU.
Peramalan Penjualan Daging Sapi Menggunakan Metode Trend Least Square Cahya Rahmad; Rahmat Satrio Wibowo; Dwi Puspitasari
Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan Vol 6 No 1 (2019)
Publisher : Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25047/jtit.v6i1.104

Abstract

Toko dan supplier daging sapi Hari®Zim adalah toko yang menjual berbagai jenis daging sapi seperti jenis daging serloin, tenderloin, lidah, gandik, paru, buntut potong, iga potong, otak, kaki A (kaki matang), kaki b (kaki lepas tulang), kaki c (kaki kerok bulu), kulit, jantung, frozzen AMH, frozzen LVRN, tahu campur, dan rawonan. Toko ini berdiri pada tahun 2012. Namun, selama ini target penjualan untuk masa depan tidak obyektif karena masih berbasis pada manajemen intuitif dan masih dipengaruhi oleh pendapat atau perasaan pembuatnya. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu manajemen untuk menentukan target penjualan di masa depan secara lebih obyektif, sehingga penentuan target penjualan bisa lebih akuntabel. Selama ini toko daging sapi Hari®Zim dalam pengelolahan stok daging tidak dinamis atau tidak disesuaikan dengan perkiraan penjualan berikutnya karena belum menggunakan sistem prediksi. Oleh karena itu perlu adanya suatu sistem yang dapat memprediksi penjualan daging tersebut. Dalam penelitian ini, permasalahan yang akan dibahas adalah menguji apakah model peramalan time series dengan menggunakan metode Trend Least Square yang akan digunakan sudah sesuai dengan kondisi perusahaan, sehingga Toko daging sapi Hari®Zim tetap eksis dalam menghadapi persaingan usaha yang sejenis. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data primer berupa data penjualan daging sapi periode Januari 2015 – Mei 2017 pada toko daging sapi Hari®Zim Malang. Pengujian sistem dilakukan tiga kali, masing-masing uji komposisi menggunakan jumlah data pelatihan yang berbeda. Kemudian akan dibandingkan dengan data penjualan aktual untuk mengetahui hasil peramalan terbaik dan mendapatkan nilai kesalahan peramalan terkecil dengan Mean Absolute Presentase Error (MAPE). Kesalahan perkiraan terbaik ditemukan pada tes ketiga dengan menggunakan data pelatihan 9 bulan dan di dapatkan hasil perhitungan MAPE sebesar 0,022251 (2%). Berdasarkan hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa jumlah data yang digunakan mempengaruhi Mean Absolute Presentase Error (MAPE). Aplikasi yang dikembangkan dapat di rekomendasikan untuk menentukan jumlah stok bulan berikutnya pada Toko daging sapi Hari®Zim.
Pemanfaatan Data PDDIKTI sebagai Pendukung Keputusan Manajemen Perguruan Tinggi Ngatmari Ngatmari; Muhammad Bisri Musthafa; Cahya Rahmad; Rosa Andrie Asmara; Faisal Rahutomo
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 3: Juni 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020722585

Abstract

Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDIKTI) merupakan sebuah sistem penyimpan data yang dikelola Pusat Data dan Informasi (Pusdatin) Kementrian Ristek dan Pendidikan Tinggi. Data yang tersedia di PDDIKTI merupakan data yang akurat, karena proses pelaporan data akademik secara berkala dua kali setiap. Data yang telah berlimpah tersebut, tentu sangat disayangkan jika tidak digunakan untuk keperluan yang lebih bermanfaat, misal untuk mengetahui pola akademik kelulusan mahasiswa dan prestasi akademik mahasiswa. Untuk memperoleh informasi-informasi penting tersebut bisa dilakukan dengan cara penggalian informasi (knowledge discovery). Teknik dalam memberikan solusi masalah tersebut adalah teknik klasifikasi untuk membantu pengambilan keputusan, misalkan Decission Tree (C4.5, ID3, CHAID, rule induction) dan teknik peramalan (forecasting) menggunakan metode simple moving average (SMA). Tujuan dari penambangan data PDDIKTI adalah untuk melakukan deteksi dini terhadap mahasiswa, sehingga dosen bisa memberikan masukan-masukan ketika mahasiswa tersebut telah diklasifikan sebagai mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu serta memprediksi jumlah mahasiswa yang akan masuk pada perguran tinggi pada salah satu prodi X, sehingga manajemen baik tingkat program studi maupun universitas bisa melakukan langkah-langkah yang dianggap penting guna meningkatkan jumlah mahasiswa. Pengujian pada 2.601 record akademik mahasiswa dengan atribut ipk_sem1, ipk_sem2, ipk_sem3, ipk_sem4, pekerjaan_ortu, ket_lulus, rerata_ipk, penghasilan_ayah, untuk klasifikasi kelulusan mahasiswa menghasilkan nilai accuracy 86,54 % nilai precission 93,37% dan nilai recall 89,27% serta pengujian prediksi jumlah peminat program studi  diperoleh nilai accuracy 78,25 % dan MAPE sebesar 21,75 %.Abstract The Higher Education Database (PDDIKTI) is a data storage system managed by the Center for Data and Information (Pusdatin) of the Ministry of Research and Technology and Higher Education. The data available at PDDIKTI is accurate data, because the process of reporting academic data regularly twice each. The abundant data is certainly unfortunate if not used for more useful purposes, for example to find out the academic patterns of student graduation and student academic achievement. To obtain important information can be done by extracting information (knowledge discovery). Techniques in providing solutions to these problems are classification techniques to assist decision making, for example Decission Tree (C4.5, ID3, CHAID, rule induction) and forecasting techniques using simple moving average (SMA) methods. The purpose of PDDIKTI data mining is to conduct early detection of students, so that lecturers can provide input when the students have been classified as students who graduate not on time and predict the number of students who will enter the tertiary institutions in one of the X study programs, so that management both the level of study program and university can take steps that are considered important to increase the number of students. Tests on 2601 student academic records with the attributes ipk_sem1, ipk_sem2, ipk_sem3, ipk_sem4, occupation_ortu, graduated, average_ipk, income_ayah, for the graduation classification of students resulted in an accuracy value of 86.54% a value of 93.37% and a recall value of 89.27% and a test of 89.27% and a test of graduation prediction of the number of study program enthusiasts obtained an accuracy value of 78.25% and MAPE of 21.75%.
Pemilihan Daging Kelapa Bermutu Berdasarkan Warna dan Tekstur untuk Produksi Wingko Berkualitas Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dan Fusi Informasi Arwin Datumaya Wahyudi Sumari; Ahmad Alfian Alfian; Cahya Rahmad
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 3: Juni 2021
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2021834391

Abstract

Mutu daging kelapa adalah faktor utama yang menentukan kualitas produksi wingko baik yang berasal dari kelapa muda atau kelapa tua dari varietas genjah. Dalam upaya menjaga kualitas produksi wingko kelapa, diperlukan teknik dalam memilih daging kelapa yang bermutu tinggi secara konsisten dengan bantuan teknologi. Dalam penelitian ini telah dibangun sebuah sistem pencitraan digital berbasis Kecerdasan Artifisial untuk pemilihan daging kelapa bermutu. Pemilihan tersebut didasarkan pada warna dan tekstur dengan memanfaatkan Support Vector Machine (SVM) sebagai pengklasifikasi, dan fusi informasi. Pengolahan citra digital menggunakan kombinasi metode Hue, Saturation, Value (HSV) dan metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) sebagai pengekstraksi fitur warna dan fitur energi. Kedua macam fiur tersebut difusikan menjadi fitur tunggal guna mempercepat klasifikasi oleh SVM sebagai landasan pemilihan daging kelapa. Dengan menggunakan sistem ini, pemilihan daging kelapa bermutu berhasil mencapai akurasi sebesar 50%. Dalam penelitian ini juga ditemukan bahwa ketidak tepatan pelabelan memberi dampak signifikan pada akurasi pemilihan daging kelapa.AbstractThe quality of coconut meat is a primary factor which determines the quality of wingko production whether that comes from young coconut or old one from Genjah variety. In the effort of maintaining the quality of coconut wingko production, a technique for selecting high quality of coconut meat in consistent way with the aid of technology is needed. In this research, an Artificial Intelligence-based digital imaging system for selecting quality coconut meat has been developed. The selection is based on color and texture by utilizing Support Vector Machine (SVM) as classifier and information fusion. The digital image processing uses the combination of Hue, Saturation, Value (HSV) and Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) methods as color and energy feature extractors. Both features are fused to obtain single feature to accelerate SVM classification as the basis for selection the coconut meat. By using this system, the selection of quality coconut meat is successful to achieve the accuracy as much as 50%. In this research it was also found that incorrectly labeling gives significant impact to the accuracy of coconut meat selection.
Perangkat Desa Melek Digital dan Kreatif: Pelatihan Pengembangan Konten Digital Desa Ngijo Kabupaten Malang Cahya Rahmad; Arwin Datumaya Wahyudi Sumari; Annisa Puspa Kirana; Moch. Zawaruddin Abdullah; Septian Enggar Sukmana
ABDIMASKU : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT Vol 4, No 1 (2021): Januari 2021
Publisher : LPPM UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33633/ja.v4i1.140

Abstract

Potensi pariwisata, kekayaan sumber daya pertanian, dan lokasi strategis yang dimiliki oleh Desa Ngijo Kecamatan Karangploso Kabupaten Malang perlu mendapatkan perhatian pada perubahan informasi terkini di desa tersebut. Desa Ngijo telah memiliki website sebagai media penyampaian informasi, namun kendala yang muncul adalah pengembangan konten di dalam webiste tersebut, para perangkat desa yang bekerja di desa tersebut masih merasakan kesulitan untuk mengembangkan konten yang tepat. Pelatihan yang dilaksanakan ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan tersebut. Perangkat yang dipakai pada pelatihan ini adalah Canva sehingga memudahkan perangkat desa karena dapat dipakai langsung di smartphone setiap perangkat desa. Pelatihan ini dilaksanakan dengan protokol kesehatan dan mendapatkan hasil 90% peserta pelatihan ini menyatakan pelatihan ini sangat bermanfaat.
Normalisasi Tabel Pada Basisdata Relasional Dwi Puspitasari; Cahya Rahmad; Mungki Astiningrum
SENTIA 2016 Vol 8, No 1 (2016)
Publisher : SENTIA 2016

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (413.608 KB)

Abstract

Normalisasi tabel merupakan sebuah teknik dalam logical desain sebuah basis data relasional yang mengelompokkan atribut dari suatu relasi sehingga membentuk struktur relasi yang baik (tanpa redudansi). Pada ilmu basis data, normalisasi digunakan untuk menghindari terjadinya berbagai anomali data dan tidak konsistensinya data. Ini merupakan fungsi secara umum. Dalam beberapa kasus normalisasi ini sangat penting untuk menunjang kinerja basidata dan memastikan bahwa data dalam basisdata tersebut aman dan tidak terjadi kesalahan jika mendapat perintah SQL terutama DML yaitu update, insert, dan delete. Pada makalah memaparkan formula yang dapat digunakan untuk melakukan normalisasi pada tabel yang sudah diimplementasikan pada suatu RDBMS. Normalisasi yang dilakukan sampai pada bentuk normal 3 (3NF). Kami juga menyajikan hasil penerapan formula pada pemrograman basisdata yang digunakan untuk melakukan normalisasi padat tabel yang sudah diimplementasikan pada Relational Databasae Manajemen System (RDBMS) Microsoft SQL Server. Hasilnya dapat disimpulkan bahwa formula ini dapat digunakan untuk melakukan normalisasi tabel yang sudha diimplementasikan hingga pada bentuk 3NF
Co-Authors A. Shabrina Afrah Ade Putra Lesmana Affandi, Luqman Afrah, A. Shabrina Ahmad Alfian Alfian Ahya, Anugrah Vito Amanda Patria Putra Ananta, Ahmadi Yuli Andriani Parastiwi Anik N. Handayani Annisa Puspa Kirana Anugrah Vito Ahya Ariadi Retno Tri Arief Prasetyo Arwin Datumaya Wahyudi Sumari Asrori Asrori Astiningrum, Mungki Banni Satria Andoko Banni Satria Andoko Banni Satria Andoko Bayu Hari Saputro Ba’ar Wasil Razzaq Bella Vista, Candra Cahyono, Lulus Okta Candra Bella Vista Deddy Kusbianto Dewandaru, Fajar Dika Rizky Yunianto Dika Rizky Yunianto Dika Rizky Yunianto, Dika Rizky Dika Rizky Yuninanto Dimas Rossiawan Hendra Putra Dimas Wahyu Wibowo Dodo Zulkarnain DWI PUSPITASARI Dwi Puspitasari Dwi Puspitasari Eko Hendri S Eko Yudiyanto Ekojono Ekojono Erfan Rohadi Erlangga Adha Widyatama Faisal Rahutomo Fajar Dewandaru Febriyanto, Nugroho Frangky Tupamahu Hapsari, Indri Tri Hendra Pradibta Hendrawan, Muhammad Afif Ika Oktavia Pristisari Imam Fahrur Rozi Indri Tri Hapsari Inta Widiastuti Kris Witono Laras Palupi P Lesmana, Ade Putra Marcelina Alifia Rahmawati Martin Nugroho Parapat Maula, Ahmad Zaky Moch Zawaruddin Abdullah Moch. Febry Ramadhani Moch. Zawaruddin Abdullah Muhammad Bisri Musthafa Ngatmari Ngatmari Nugroho Febriyanto Nur Afifi, Yunis Fiatin Nurudin Santoso Palupi P, Laras Parapat, Martin Nugroho Pradibta, Hendra Pramana Yoga Saputra Pramana Yoga Saputra Pristisari, Ika Oktavia Putra, Amanda Patria Rahmat Satrio Wibowo Ramadhani, Moch. Febry Razzaq, Ba’ar Wasil Riza Awwalul Baqy Rosa A. Asmara Rosa Andrie Asmara Rosiani, Ulla Delfana Rudy Ariyanto Santoso, Nurudin Saputro, Bayu Hari Satworo Adiwidodo Septian Enggar Sukmana Tri, Ariadi Retno Vandry Eko Haris Setiyanto vivin ayu lestari, vivin ayu Widiastuti, Inta Yan Watequlis Syaifudin Yudistira Eka Putra Yuninanto, Dika Rizky Yuri Ariyanto Yuri Ariyanto Zulkarnain, Dodo