Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.872
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Advances in Applied Sciences Jurnal Sains dan Teknologi Nuklir Indonesia (Indonesian Journal of Nuclear Science and Technology) Jurnal Vektor Penyakit IPTEK The Journal for Technology and Science TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Majalah Geografi Indonesia Journal of Engineering and Technological Sciences ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Science and Technology Indonesia JIPFRI (Jurnal Inovasi Pendidikan Fisika dan Riset Ilmiah) Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca JRST (Jurnal Riset Sains dan Teknologi) Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Jurnal Segara Jurnal Kreativitas PKM Jambura Geoscience Review Indonesian Physical Review Delta: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika Jurnal Saintika Unpam : Jurnal Sains dan Matematika Unpam Jurnal Statistika dan Matematika (Statmat) Buletin GAW Bariri ( BGB) JIPFRI (Jurnal Inovasi Pendidikan Fisika dan Riset Ilmiah)
Rista Hernandi Virgianto
Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi Dan Geofisika
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Veterinary Other

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

 1   2   3 
STUDI POTENSI VARIABEL ANGIN ZONAL SEBAGAI PREDIKTOR UNTUK WILAYAH BENUA MARITIM (STUDI KASUS SUMATERA) Safril, Agus; Virgianto, Rista Hernandi
Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol 5 No 1 (2018): Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
Publisher : Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (890.5 KB) | DOI: 10.36754/jmkg.v5i1.65

Abstract

Prediksi curah hujan menggunakan model global (Global Circulation Model) memiliki resolusi yang rendah sehingga tidak bisa memberikan informasi lokal. Untuk mendapatkan informasi skala lokal digunakan metode statistical downcsaling. Keandalan prediksi diperoleh dengan memilih variabel prediktor yang berhubungan erat dengan curah hujan. Pemilihan variabel prediktor dilakukan berdasarkan pertimbangan analisis spasial dan temporal di wilayah dengan pola hujan tahunan dan semi-tahunan. Analisis korelasi prediktor dan curah hujan dilakukan dengan metode SVD (Singular Value Decomposition). Hasil mode dominan koefisien ekspansi deret waktu dari hasil SVD dianalisis dengan transformasi wavelet. Hasil korelasi menunjukkan variabel angin zonal  U850 terkait erat dengan curah hujan di Sumatera dengan korelasi 0,77 dan kesamaan keragamaan pasangan data (kovariansi)  92%. Variabel  angin U850 milibar dapat menangkap pola  monsun (1 dan 0,5 tahunan) dan pola antar tahunan yaitu ENSO (El Nino Southern Ocillation) dengan periode 2, 4, dan 12 tahunan. Korelasi antara angin zonal (observasi) sekitar Sumatera  dengan index Nino 3.4 (>0,6).  Kemampuan prediktor U850 mb lebih andal di bagian selatan Sumatera Utara dibandingkan selatan Sumatera. Secara umum predictor dapat digunakan untuk wilayah benua maritime yang berpola curah hujan tahunan dan semitahunan.  
PREDIKSI HUJAN BULANAN PADA PERIODE ENSO (El NINO SOUTHERN OSCILLATION) MENGGUNAKAN ANFIS (ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM) DI BANJARMANGU, BANJARNEGARA Safril, Agus; Kurniawan, Fakhrul; Virgianto, Rista Hernandi
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol. 21 No. 1 (2020): June 2020
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29122/jstmc.v21i1.4028

Abstract

Akurasi prediksi curah hujan yang tinggi diperlukan untuk mendapatkan informasi yang tepat dan bermanfaat untuk tindakan mitigasi bencana alam oleh masyarakat. Untuk mendapatkan akurasi yang tinggi diperlukan variabel prediktor yang secara fisis terkait erat dengan curah hujan dan dapat menangkap pola anomali curah hujan akibat El Ni?o Southern Oscillation (ENSO). Total Column Water (TCW) sebagai variabel prediktor yang dipilih merupakan potensi uap air di atmosfer yang berpeluang menjadi hujan yang jatuh di permukaan bumi. Data TCW merupakan data reanalisis Model Sirkulasi Global (Global Circulation Model) yang diambil dari European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Analisis korelasi dilakukan untuk mendapatkan tingkat keterhubungan antara prediktor dengan curah hujan. Model prediksi Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) digunakan untuk memprediksi curah hujan yang bersifat chaotic. Hasil penelitian menunjukkan pola klimatologis prediktor TCW sesuai pola curah hujan klimatologis dengan kekuatan relasi (r) 0,79. Hasil penelitian menunjukkan pola klimatologis prediktor TCW mengikuti pola curah hujan klimatologis dengan kekuatan relasi r(0,79) pada skala bulanan dan r(0,73) pada skala dasarian. Korelasi antara prediksi dan curah hujan observasi sebesar 0,82. Korelasi paling rendah pada saat terjadi pola Normal, El Ni?o dan La Ni?a pada tahun 2016 yakni 0,69, diikuti tahun 2014 saat Fase Normal dan El Ni?o sebesar 0,77, dan saat El Ni?o dominan mencapai korelasi tertinggi yaitu 0,93 di tahun 2015. Pada prediksi hujan skala dasarian menunjukkan tingkat keandalan yang tidak jauh berbeda dengan prediksi hujan bulanan dengan nilai r(0,65) pada periode La Ni?a dan r(0,80) pada periode El Ni?o.
ESTIMASI KONSENTRASI NO2 PERMUKAAN DARI TOTAL COLUMN NO2 SATELIT AURA-OMI DI CISARUA PERIODE 2017-2018 Dewi Tamara Qothrunada; Virgianto, Rista Hernandi; Nugroho Dion Koestantio; Siti Najma Nindya Utami; Dhiyaul Qalbi Syofyan; Hendri Satria WD
Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol 6 No 3 (2019): Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
Publisher : Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36754/jmkg.v6i3.136

Abstract

ABSTRACT AURA / OMI satellite data with a spatial resolution of 0.25 ÌŠ x 0.25 ÌŠ can be used to determine the concentration of pollutants in areas that have not been observed, one of them is NO2. NO2 total column concentrations derived from AURA / OMI satellite represent the density of pollutants vertically from the surface to the height of the troposphere, so it is necessary to calculate and estimate NO2 concentrations on the surface. The purpose of this study was to validate the surface NO2 concentrations estimation with the surface observation data at the Atmospheric Monitoring Post in Cisarua from January 2017 to December 2018. Estimation of surface NO2 concentration using AURA / OMI satellite was calculated by including vertical column density from CAMs model. The validation method used are correlation with significance test and error analysis using Root Mean Square Error (RMSE). Based on the calculation, the highest correlation coefficient obtained is 0.31 in March-April-May with significant test in the annual period and the March-April-May period. Error analysis results showed the lowest error value is in September-October-November while the highest value is in December-January-February. Keywords: NO2, AURA / OMI, CAMs, total column, estimation
The Effect of Precipitation on Scavenging of PM2.5 in Jakarta Based on Distributed Lag Non-Linear Models Virgianto, Rista Hernandi; Kinanti, Nanda Putri; Ferdiansyah, Ervan; Kartika, Qurrata A’yun
IPTEK The Journal for Technology and Science Vol 32, No 2 (2021)
Publisher : IPTEK, LPPM, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j20882033.v32i2.7735

Abstract

Fine particles, including PM2.5, impact human health, especially in a megacity such as Jakarta. Meanwhile, precipitation is one of the most efficient mechanisms to reduce atmospheric particulate matter, including PM2.5. This study investigated the changes in PM2.5 concentrations before and after rain events along with the threshold of precipitation and a certain time lag that affects the reduction of PM2.5 concentrations in Jakarta from 2017 to 2019. PM2.5 concentration datasets from two observation sites at Central and South Jakarta were used in this study. The relative effect and scavenging probability of PM2.5 concentrations were calculated to seek further understanding of the effect of rain events on the decrease of PM2.5 concentrations using hourly data. A Non-Linear Distributed Pause Model was used in this study with hourly rainfall data and hourly air temperature that controlled the reduction in PM2.5 concentrations. This study indicates that higher precipitation provides greater influence to the decrease of PM2.5 concentration in both Central Jakarta and South Jakarta. The precipitation threshold for reducing PM2.5 concentrations in Central Jakarta is 5 mm of rainfall with no time lag and a maximum delay of up to 12 hours. The South Jakarta area is 5 mm of rainfall with a time lag of up to 10 hours. In addition, the results suggest an increase in the probability of the concentration of PM2.5 below the standard (SP) with rainfall and a certain time lag that was greater in South Jakarta, which was up to 19% compared to 11% in Central Jakarta
Algorithm performance comparison for earthquake signal recognition on smartphone’s accelerometer Hapsoro Agung Nugroho; Haryas Subyantara Wicaksana; Hariyanto Hariyanto; Rista H. Virgianto
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 18, No 5: October 2020
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v18i5.14708

Abstract

Micro-electro-mechanical-system accelerometer is able to detect acceleration signal caused by earthquake. Such type of accelerometer is also used by smartphones. There are few algorithms that can be used to recognize the type of acceleration signal from smartphone. This study aims to find signal recognition algorithm in order to consider the most proper algorithm for earthquake signal detection. The initial stage of designing the recognizer is data collection for each type of signal classification. The next step is to apply a highpass filter to separate the signals collected from the gravitational acceleration signal. The signal is divided into several segments. The system will extract features of each signal segment in the time and frequency domain. Each signal segment is then classified according to the type of signal using the classifier through a series of training data processes. The classifier which has the highest accuracy value is exported into the new input signal modeling. As the result, fine K-NN algorithm has the highest level of accuracy in the classification. The fine K-NN algorithm has an accuracy rate of 99.75% in the classification of human activity signals and earthquake signals with a memory capacity of 6,044 kilobytes and processing time of 15.93 seconds. This algorithm has the best classifier criteria compared to decision tree, support vector machine and linear discriminant analysis algorithms.
ANALISIS HUBUNGAN KEKERINGAN METEOROLOGIS DENGAN KEKERINGAN AGRIKULTURAL DI PULAU LOMBOK MENGGUNAKAN KORELASI PEARSON Dzikrullah Akbar; Siti Najma Nindya Utami; Rista Hernandi Virgianto
Delta: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika Vol 9, No 1 (2021): Delta : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika
Publisher : Universitas Pekalongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31941/delta.v9i1.1275

Abstract

One of the disasters can cause losses in various sectors and have an impact on people's lives is drought. Lombok Island is an area with a high risk of drought. The Standardized Precipitation Index (SPI) describes meteorological drought using rainfall as the main parameter. The Normalized Differences Vegetation Index (NDVI) describes agricultural drought based on remote sensing. This research aims to determine the relationship between SPI using the reanalysis rainfall data Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS) with observed rainfall (CH Obs) and NDVI at 22 rain observation stations on Lombok Island during the 2001 – 2018. The use method is to calculate the Pearson correlation and the significance of SPI with CH Obs and NDVI. The correlation between SPI with CH Obs and NDVI is positive and significant, respectively 0.31 and 0.21 with p-value <0.05. This illustrates that drought monitoring using reanalysis and remote sensing data can be done because it describes the actual drought in the study area. In addition, it can be concluded that the meteorological drought that occurred could have an impact on agricultural drought in the Lombok during 2001 - 2018.
Perubahan Temperature Humidity Index (THI) di Pulau Jawa sejak 1981 hingga 2019 Qurrata A&#039;yun Kartika; Rahmat Hidayat; Rista Hernandi Virgianto
Majalah Geografi Indonesia Vol 35, No 2 (2021): Majalah Geografi Indonesia
Publisher : Fakultas Geografi, Universitas Gadjah Mada

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/mgi.63432

Abstract

Abstrak Pulau Jawa mengalami peningkatan jumlah penduduk dari waktu ke waktu. Peningkatan ini berdampak pada tingginya aktivitas antropogenik yang menghasilkan emisi yang diantaranya dapat menyebabkan perubahan suhu udara. Suhu udara sangat berkaitan dengan thermal stress yang mempengaruhi kenyamanan bahkan kesehatan manusia. Thermal stress dapat diukur dengan Temperature Humidity Index (THI) dengan suhu udara rata-rata permukaan dan Relative Humidity (RH) sebagai variabel bebas. Penelitian ini menganalisis sejauh mana perubahan suhu udara permukaan, RH dan THI terhadap waktu. Kemudian daerah dengan perubahan THI yang paling besar akan dianalisis keterkaitannya jumlah penduduk menggunakan korelasi Pearson. Berdasarkan hasil penelitian diketahui terjadi perubahan suhu udara udara permukaan sebesar -0.27 hingga 1.17⁰C diikuti perubahan RH sebesar -2.21% hingga 0.77% dan terjadi perubahan THI hingga 0,72⁰C sejak 1981 hingga 2019 terutama di pesisir utara bagian barat Pulau Jawa. Selain itu, THI di sekitar DKI Jakarta juga memiliki nilai korelasi simultan yang tinggi dengan jumlah penduduk sebesar 0,81, korelasi lag 1 tahun sebesar 0,69, sementara korelasi lag 2 tahun sebesar 0,67. Temuan ini mengindikasikan peningkatan jumlah penduduk berdampak terhadap peningkatan THI pada DKI Jakarta. Abstract Java has experienced an increase in population from time to time. This increase has an impact on high anthropogenic activity which results in emissions, which can cause changes in air temperature. Air temperature is closely related to thermal stress which affects comfort and even human health. Thermal stress can be measured by the Temperature Humidity Index (THI) with the average surface air temperature and Relative Humidity (RH) as the independent variable. This study analyzes the extent of changes in surface air temperature, RH and THI with time. Then the areas with the greatest THI changes will be analyzed for their correlation using the Pearson correlation. Based on the research results, it is found that there has been a change in surface air temperature of -0.27 to 1.17⁰C followed by changes in RH from -2.21% to 0.77% and there has been a change in THI to 0.72⁰C from 1981 to 2019, especially on the north coast of the western part of Java. In addition, THI around DKI Jakarta also has a high simultaneous correlation value with a population of 0.81, a 1-year lag correlation of 0.69, while a 2-year lag correlation of 0.67. These findings indicate an increase in population has an impact on increasing THI in DKI Jakarta. 
PREDIKSI HUJAN BULANAN PADA PERIODE ENSO (El NINO SOUTHERN OSCILLATION) MENGGUNAKAN ANFIS (ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM) DI BANJARMANGU, BANJARNEGARA Agus Safril; Fakhrul Kurniawan; Rista Hernandi Virgianto
Jurnal Sains & Teknologi Modifikasi Cuaca Vol. 21 No. 1 (2020): June 2020
Publisher : BPPT

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29122/jstmc.v21i1.4028

Abstract

Akurasi prediksi curah hujan yang tinggi diperlukan untuk mendapatkan informasi yang tepat dan bermanfaat untuk tindakan mitigasi bencana alam oleh masyarakat. Untuk mendapatkan akurasi yang tinggi diperlukan variabel prediktor yang secara fisis terkait erat dengan curah hujan dan dapat menangkap pola anomali curah hujan akibat El Ni?o Southern Oscillation (ENSO). Total Column Water (TCW) sebagai variabel prediktor yang dipilih merupakan potensi uap air di atmosfer yang berpeluang menjadi hujan yang jatuh di permukaan bumi. Data TCW merupakan data reanalisis Model Sirkulasi Global (Global Circulation Model) yang diambil dari European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Analisis korelasi dilakukan untuk mendapatkan tingkat keterhubungan antara prediktor dengan curah hujan. Model prediksi Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) digunakan untuk memprediksi curah hujan yang bersifat chaotic. Hasil penelitian menunjukkan pola klimatologis prediktor TCW sesuai pola curah hujan klimatologis dengan kekuatan relasi (r) 0,79. Hasil penelitian menunjukkan pola klimatologis prediktor TCW mengikuti pola curah hujan klimatologis dengan kekuatan relasi r(0,79) pada skala bulanan dan r(0,73) pada skala dasarian. Korelasi antara prediksi dan curah hujan observasi sebesar 0,82. Korelasi paling rendah pada saat terjadi pola Normal, El Ni?o dan La Ni?a pada tahun 2016 yakni 0,69, diikuti tahun 2014 saat Fase Normal dan El Ni?o sebesar 0,77, dan saat El Ni?o dominan mencapai korelasi tertinggi yaitu 0,93 di tahun 2015. Pada prediksi hujan skala dasarian menunjukkan tingkat keandalan yang tidak jauh berbeda dengan prediksi hujan bulanan dengan nilai r(0,65) pada periode La Ni?a dan r(0,80) pada periode El Ni?o.
KENYAMANAN TERMAL KLIMATOLOGIS KOTA-KOTA BESAR DI PULAU SULAWESI BERDASARKAN TEMPERATURE HUMIDITY INDEX (THI) Femmy Marsitha B; Wendel Jan Pattipeilohy; Rista Hernandi Virgianto
JURNAL SAINTIKA UNPAM Vol 1, No 2 (2019)
Publisher : Program Studi Matematika FMIPA Universitas Pamulang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (852.677 KB) | DOI: 10.32493/jsmu.v1i2.2384

Abstract

Meningkatnya urbanisasi dan berkurangnya ruang terbuka hijau di wilayah perkotaan menyebabkan permasalahan pemanasan perkotaan, yaitu fenomena Urban Heat Island (UHI) yang akan berimplikasi kepada tingkat kenyamanan termal yang dapat dirasakan penduduk urban di luar ruangan. Penelitian ini mengkaji tingkat kenyamanan termal secara klimatologis serta kecenderungannya di kota-kota besar di Pulau Sulawesi dengan menggunakan indeks THI. Dua variabel iklim digunakan untuk menghitung indeks THI, yaitu suhu udara rata-rata harian dan kelembapan relatif harian selama periode 1985-2012 di 6 titik pengamatan yang mewakili masing-masing kota. Formula THI yang digunakan adalah formula dengan batas kenyamanan yang telah dimodifikasi untuk iklim tropis. Analisis klimatologis menunjukkan Palu dan Mamuju merupakan kota dengan kandungan uap air yang relatif rendah dengan suhu yang relatif tinggi secara klimatologis jika dibandingkan dengan kota lainnya. Sehingga, kedua kota tersebut memiliki tingkat kenyamanan yang paling rendah dirasakan oleh populasi perkotaan secara berturut yaitu 10,2% dan 24,7%, sedangkan  Manado dan Minahasa Utara merupakan kota yang paling nyaman dengan prosentase, yaitu 31,6 % dan 31,9%. Indeks THI tersebut cenderung mengalami peningkatan kecuali di Mamuju dengan laju terbesar dialami oleh Makassar sebesar 0,03⁰C per tahun atau 0,3⁰C per 10 tahun dengan koefisien determinasi sebesar 41,6%.
Simulation of Rainwater Harvesting Potential to Satisfy Domestic Water Demand Based on Observed Precipitation Data in Jakarta Rista Hernandi Virgianto; Qurrata Ayun Kartika
Journal of Engineering and Technological Sciences Vol. 53 No. 6 (2021)
Publisher : Institute for Research and Community Services, Institut Teknologi Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.5614/j.eng.technol.sci.2021.53.6.4

Abstract

Jakarta as the most populous urban center of Indonesia has a major problem related to clean water availability for the domestic needs of its residents, who mostly depend on the extraction of groundwater. The rooftop rainwater harvesting (RRWH) system is a solution to reduce the use of groundwater to satisfy domestic water needs. This study used demographic data and precipitation observation data from the rain gauge network in Jakarta to simulate the water supply from rainwater harvesting from 2010 to 2019 in each municipality. Three simulations were carried out to calculate the percentage of domestic water demand (DS) satisfied by RRWH based on the proportion of residential areas installed with RRWH (RA). The results showed that an RA value of 0.2 produced the lowest DS (approximately 11% to 18.7%), while an RA value of 0.3 produced a higher DS (approximately 16.3% to 28%). An RA value of 0.4 resulted in a DS of around 21.8% to 37.4%. Overall, the RRWH system could provide up to 30% of domestic water demand on average, with South Jakarta having the highest fulfillment of water needs with an average of 28% based on the three simulations, while Central Jakarta had the lowest with 16.4%.
Co-Authors Agung Hari Saputra Agus Safril Alia Rahmi Nasution Alif Putra Cakra Aqasha Raechan Anam Aqasha Raechan Anam Aries Kristianto Arif Yuniarto Asary, Sopia Mince Aulia Nisaul Khoir Burhanudin Cakra, Alif Putra Deni Septiadi Desak Putu Okta Veanti Desak Putu Okta Veanti Dewi Tamara Qothrunada Dhiyaul Qalbi Syofyan Dina Whiri Muslihah Dzikrullah Akbar Ervan Ferdiyansyah Fahmi yuwan Purnama Fakhrul Kurniawan Femmy Marsitha B Fendiarni Luthfi Maghfiroh Fendy Arifianto Fendy Arifianto Ferdiansyah, Ervan Hapsoro Agung Nugroho Hariyanto Hariyanto Haryas Subyantara Wicaksana Hendri Satria WD Hermanto A. Nainggolan I Gusti Ayu Putu Putri Astiduari JUFRI, RAVYDO ANGGARA Kartika, Qurrata A'yun Kinanti, Nanda Putri Kurniawan, Fakhrul M. Fatahilah Raymon Maman Sudarisman Muhamad Fajri Zulkifar Muhammad Elifant Yuggotomo Muhammad Elifant Yuggotomo Munawar Munawar Nanda Putri Kinanti NUGRAHEINI, IMMA REDHA Nugraheni, Imma Redha Nugroho Dion Koestantio Nurul Hasanah M Radjab, Fachri Rahmat Hidayat Rayhan Rivaniputra Safril, Agus Santy Wulandari Sayful Amri Siti Najma Nindya Utami Siti Najma Nindya Utami Soegiarto, Ita Sopia Mince Asary Thedy Gio Miokta Wardoyo, Wildan Auliya Azka Wendel Jan Pattipeilohy Wildan Auliya Azka Wardoyo Yahya Darmawan Zia Ayu Frakusya