Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
10.369
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNOLOGI INFORMASI Jurnal EECCIS JURNAL PASTI (PENELITIAN DAN APLIKASI SISTEM DAN TEKNIK INDUSTRI) Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi Indonesian Journal of Applied Informatics Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Industri Inovatif : Jurnal Teknik Industri Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Ilmu Komputer & Informatika Jurnal Mnemonic JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Darmabakti : Junal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) JASTEN (Jurnal Aplikasi Sains Teknologi Nasional
Suryo Adi Wibowo
Institut Teknologi Nasional Malang
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Physics Transportation Other

Published : 120 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 120 Documents
Search

 8   9   10   11   12 
SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN SMARTPHONE MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALITYCAL HIERARCY PROCESS) DAN SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHT) Moh Maulidin Mahdi; Ali Mahmudi; Suryo Adi Wibowo
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.10567

Abstract

Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem komputer yang dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dalam keadaan yang rumit. Salah satu cara untuk membuat sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode AHP, Teknik Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan instrumen pengambilan keputusan yang menyajikan kerangka hierarki multi level dengan tujuan, kriteria, dan alternatif pada setiap level. Dan digabungkan dengan metode SAW yang sering dikenal dengan metode penjumlahan  terbobot. Yang mana tujuan penelitian ini untuk memberitahukan kepada pengguna untuk memilih handphone sesuai dengan kriteria-kriteria yang relevan dan mendapatkan kualitas smartphone yang sesuai dengan pengguna inginkan dengan efektif. Sistem pendukung keputusan ini mempertimbangkan tujuh faktor berbeda: harga, RAM, kamera, baterai, layar, chipset, dan memori. Pada pengujian perhitungan metode, tingkat akurasi sistem ini menggunakan metode AHP untuk proses pencarian bobot kriteria dan SAW untuk proses pemeringkatan mobile data adalah sebesar 97% dengan selisih total sebesar 3%.
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENGGUNAAN SISTEM PAYLATER PADA MEDIA SOSIAL X MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE Reihan Almas Hediawan; Ahmad Faisol; Suryo Adi Wibowo
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 6 (2025): JATI Vol. 9 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i6.15439

Abstract

Kemudahan dalam bertransaksi menggunakan layanan paylater telah memunculkan berbagai reaksi dari masyarakat, terutama di platform media sosial. Pandangan yang beragam, baik yang menekankan manfaat maupun potensi risiko dari layanan ini, menjadikan analisis sentimen penting untuk mendapatkan gambaran objektif atas opini publik. Penelitian ini bertujuan merancang sistem klasifikasi sentimen masyarakat terhadap layanan paylater ke dalam tiga kategori utama yaitu positif, negatif, dan netral, dengan memanfaatkan algoritma Support Vector Machine (SVM). Proses penelitian mencakup tahap pengumpulan data, pra-pemrosesan, pelabelan, serta pelatihan model. Data dikumpulkan dari unggahan Twitter yang menggunakan tagar #shopeepaylater, #gopaylater, dan #tiktokpaylater. Dari hasil evaluasi, pembagian data dengan proporsi 85% untuk pelatihan dan 15% untuk pengujian menghasilkan akurasi sebesar 83,5%. Capaian ini menunjukkan bahwa metode SVM cukup andal dalam mengelompokkan sentimen, dengan kecenderungan opini publik yang dominan bersifat negatif terhadap layanan tersebut.
IMPLEMENTASI METODE REGRESI LINEAR BERGANDA UNTUK PERAMALAN PENJUALAN MAKANAN BERBASIS WEBSITE : Ahmad Alif Al Ayubi; Suryo Adi Wibowo; Eko Heri Susanto
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 6 (2025): JATI Vol. 9 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i6.15465

Abstract

Dapur Hasanah Catering di Kota Malang menghadapi tantangan dalam memprediksi jumlah pesanan makanan yang berfluktuasi setiap bulan. Ketidaktepatan peramalan dapat menyebabkan pemborosan stok dan kerugian operasional. Penelitian ini bertujuan membangun sistem peramalan penjualan makanan berbasis website menggunakan metode Regresi Linear Berganda, dengan input variabel tahun, bulan, dan jenis makanan. Sistem dikembangkan menggunakan Laravel dan database MySQL. Evaluasi dilakukan melalui pengujian black box serta pengukuran akurasi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil pengujian menunjukkan rata-rata selisih prediksi terhadap data aktual sebesar 14 pesanan, dengan nilai RMSE berturut-turut untuk tahun 2022– 2024 sebesar 9,74; 11,63; dan 13,46. Sistem juga menunjukkan hasil akurasi perhitungan 100% saat dibandingkan dengan perhitungan manual. Pengujian pengguna menghasilkan tingkat kepuasan sebesar 88,83%, menunjukkan sistem dinilai sangat baik. Dengan demikian, sistem ini layak digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan manajerial dalam perencanaan stok dan strategi penjualan secara lebih efektif.
PEMBUATAN WEBSITE PEMESANAN MENU DIGITAL DI RUMAH MAKAN BERSAMA JAYA BERBASIS CLIENT SERVER: Rizky Iman Virgiawan; Suryo Adi Wibowo; Yosep Agus Pranoto
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 6 (2025): JATI Vol. 9 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i6.15502

Abstract

Bersama Jaya merupakan usaha yang bergerak di bidang Food and Beverage dan berdomisili asli Kota Malang. Kami menyediakan hidangan olahan seafood asap dan temannya, dengan produk unggulan yaitu Rahang Tuna Asap bakar, dengan penjualan mencapai rata-rata 400 porsi setiap harinya. Di balik semua keunggulan restoran Bersama Jaya, ada satu hal menarik yang menarik perhatian peneliti, yakni proses pemesanan masih dilakukan secara manual atau belum memanfaatkan teknologi informasi.  Salah satu pendekatan yang dapat digunakan dalam sistem rekomendasi adalah metode Content-Based Filtering juga digunakan untuk menganalisis fitur atau atribut dari menu itu sendiri, seperti rasa, kategori, atau deskripsi, guna menyarankan item yang mirip dengan preferensi dari pelanggan. Dari permasalahan tersebut, peneliti tertarik untuk membangun sebuah sistem aplikasi berbasis web yang mampu membantu mempermudah sistem pemesanan dirumah makan Bersama Jaya. Hasil rekomendasi yang dihasilkan oleh sistem sudah du uji kepada pakar menggunakan beberapa skema untuk memastikan sistem rekomendasi sudah merekomendasikan menu yang benar. Dari pengujian menggunakan beberapa skema tersebut telah didapatkan hasil rekomendasi sistem tersebut sudah sesuai dengan menu yang direkomendasikan oleh pakar.
OTOMATISASI BUDIDAYA ULAT JERMAN MENGGUNAKAN INTERNET OF THINGS Sixtus Yoebel Augusto; Joseph Dedy Irawan; Suryo Adi Wibowo
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 6 (2025): JATI Vol. 9 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i6.15484

Abstract

Budidaya ulat Jerman memiliki potensi besar sebagai sumber protein alternatif, namun proses pemeliharaannya masih banyak dilakukan secara manual, sehingga kurang efisien dan rentan terhadap kesalahan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem otomatisasi budidaya ulat Jerman berbasis Internet of Things (IoT) dengan pendekatan logika fuzzy Tsukamoto. Sistem ini mengandalkan beberapa sensor, yaitu DHT22 untuk memantau suhu dan kelembaban, MQ135 untuk mendeteksi kualitas udara (konsentrasi gas amonia), serta Load Cell untuk mengukur berat pakan. Berdasarkan data dari sensor, sistem secara otomatis mengontrol perangkat aktuator seperti kipas, mist maker, dan lampu untuk menjaga kondisi lingkungan yang optimal bagi pertumbuhan ulat Jerman. Metode fuzzy Tsukamoto digunakan untuk mengambil keputusan yang lebih fleksibel dan akurat berdasarkan nilai-nilai input yang bersifat kontinu. Sistem ini juga terhubung ke platform IoT untuk pemantauan jarak jauh secara real-time melalui aplikasi Telegram. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu merespons perubahan lingkungan secara adaptif dan menjaga kondisi ideal kandang ulat dengan tingkat keakuratan kontrol yang baik. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi dan produktivitas dalam budidaya ulat Jerman secara berkelanjutan.
SISTEM REKOMENDASI PEMBELIAN PAKET PRODUK PADA TOKO FLAMING TOBACCO MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI: Ivan Kristianto Santoso; Yosep Agus Pranoto; Suryo Adi Wibowo
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 6 (2025): JATI Vol. 9 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i6.15513

Abstract

Meningkatnya minat konsumen terhadap rokok linting sendiri yang personal menciptakan tantangan akibatbanyaknya pilihan tembakau, filter, dan kertas yang membingungkan pembeli. Kondisi ini diperparah dengan kesulitan penjual dalam memberikan rekomendasi produk yang objektif dan berbasis data, sehingga berisiko menurunkan kepuasan serta loyalitas pelanggan. Solusi yang diajukan adalah pengembangan sistem rekomendasi menggunakan algoritma Apriori untuk menganalisis data historis pembelian dan mengidentifikasi pola hubungan antar produk tembakau, filter, dan kertas. Algoritma ini dipilih karena keunggulannya dalam menemukan aturan asosiasi dari dataset besar secara efisien, kesederhanaan implementasi, serta kemampuannya menghasilkan rekomendasi yang relevan berdasarkan kebiasaan pelanggan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Apriori berhasil mengidentifikasi sejumlah aturan asosiasi produk yang signifikan dan valid (nilai lift > 1), dengan implementasi metode pada sistem yang terbukti akurat. Sistem rekomendasi yang dikembangkan berfungsi baik lintas browser dan mendapatkan penerimaan pengguna sebesar 53% terkait antarmuka serta pengalaman pengguna, menandakan potensinya dalam membantu konsumen menentukan kombinasi produk
PENERAPAN METODE FUZZY TSUKAMOTO DALAM PEMILIHAN LOKASI BISNIS F&B: Muhammad Yazid Abu Sahal; Suryo Adi Wibowo; Yosep Agus Pranoto
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 6 (2025): JATI Vol. 9 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i6.15524

Abstract

Pemilihan lokasi usaha F&B yang strategis menjadi salah satu faktor penting dalam menunjang kesuksesan bisnis, khususnya di Kota Malang yang memiliki tingkat persaingan cukup tinggi. Namun, proses pemilihan lokasi sering kali dilakukan secara subjektif tanpa dukungan analisis yang sistematis. Penelitian ini dilakukan untuk merancang sistem pendukung keputusan berbasis web yang memanfaatkan metode Fuzzy Tsukamoto, guna membantu pelaku usaha F&B dalam menilai kelayakan suatu lokasi secara objektif. Sistem dikembangkan dengan tujuh parameter utama, yaitu aksesibilitas, visibilitas, daya beli masyarakat, jumlah kompetitor, ketersediaan infrastruktur, lingkungan sekitar, dan ketersediaan parkir. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem mampu menghitung skor kelayakan dan mengklasifikasikan lokasi menjadi Layak, Kurang Layak, dan Tidak Layak. Validasi dilakukan melalui perbandingan hasil sistem dengan perhitungan manual menggunakan Excel dan diperoleh rata-rata error sebesar 0,0%. Selain itu, pengujian pengguna juga menunjukkan tingkat penerimaan yang baik, di mana mayoritas responden merasa sistem mudah digunakan dan informatif. Sistem juga berhasil berjalan lancar di berbagai web browser tanpa adanya kendala fungsi
PREDIKSI PENJUALAN MAKANAN PADA WARUNG MAKAN MENGUNAKAN METODE BAYESIAN NETWORK: Ckristina Candra Dewi; Ahmad Faisol; Suryo Adi Wibowo
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 6 (2025): JATI Vol. 9 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i6.15617

Abstract

Warung makan merupakan salah satu bentuk usaha mikro yang menjual berbagai jenis makanan. Warung makan diminati oleh masyarakat karena tempat yang sederhana dan harga terjangkau. Namun, bisnis warung makan memiliki beberapa tantangan, salah satunya adalah memprediksi jumlah pelanggan yang akan datang setiap harinya. Ketidakpastian ini mengakibatkan penumpukan stok bahan baku saat sepi pelanggan yang mana akan mengakibatkan beberapa bahan baku membusuk. Salah satu warung makan yang menghadapi tantangan tersebut adalah Warung Bu Aminah. Dengan adanya sistem prediksi penjualan makanan ini sangat membantu pemilik warung dalam memprediksi penjualan harian. Metode yang digunakan untuk memprediksi penjualan makanan pada Warung Bu Aminah adalah metode Bayesian Network. Sistem akan melakukan proses prediksi berdasarkan tanggal yang diinput oleh user, dimana pada tanggal tersebut terdapat hari libur dan hari promosi. Setelah melakukan pengujian dengan metode Bayesian Network untuk melakukan prediksi pada penjualan bulan Januari 2025 menunjukkan hasil 5 porsi saat tidak ada hari libur dan promosi dan sekitar 6 porsi saat ada hari libur. Dengan menggunakan MAE (Mean Absolute Error) untuk mengetahui rata-rata selisih data aktual dan data prediksi didapatkan nilai 1.85 yang menunjukkan bahwa hasil prediksi memiliki tingkat kesalahan yang cukup rendah.
Pengembangan Chatbot Penyakit Ringan Menggunakan Metode Long Short-Term Memory Esa Arya Mahardika; Ali Mahmudi; Suryo Adi Wibowo
IJAI (Indonesian Journal of Applied Informatics) Vol 9, No 2 (2025)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/ijai.v9i2.95564

Abstract

Abstrak : Penyakit merupakan salah satu masalah bagi manusia baik penyakit ringan lebih-lebih penyakit kronis. Manusia telah mempelajari tentang bagaimana menangani permasalahan penyakit dari zaman ke-zaman demi kesejahteraan manusia. Seiring waktu populasi manusia bertambah dan penyakit semakin banyak baik yang dapat diobati maupun tidak sehingga manusia membangun fasilitas-fasilitas kesehatan. Tujuan penelitian ini supaya dapat memaksimalkan pelayanan IKS An-Nur II di luar jam kerja dokter. Penulis menggunakan AI Project Cycle untuk proses pembuatan chatbot, menggunakan pendekatan Natural Language Processing untuk interaksi dengan pengguna, dan algoritma Long Short-Term Memory untuk membuat model dengan melibatkan pengembangan melalui framework Flask. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model yang dihasilkan memiliki nilai training loss sebesar 12,35%, yang mengindikasikan tingkat error yang rendah pada data pelatihan, serta training accuracy sebesar 100%, menandakan model telah belajar pola data pelatihan dengan sangat baik. Pada data validasi, model mencapai validation loss sebesar 42,44% dan validation accuracy sebesar 94,44%. Nilai validation accuracy yang tinggi menunjukkan kemampuan model dalam menghasilkan respons yang relevan terhadap data baru. Hasil akurasi yang tinggi menjadikan chatbot mampu menjawab pertanyaan dengan akurasi cukup baik.====================================================Abstract :Disease is one of the problems for humans, whether it is a mild disease or a chronic disease. Humans have learned about how to deal with disease problems from time to time for the sake of human welfare. Over time the human population increases and more and more diseases both treatable and not so humans build health facilities. The purpose of this research is to maximize the services of IKS An-Nur II outside of doctor's working hours. The author uses the AI Project Cycle for the chatbot creation process, using the Natural Language Processing approach for interaction with users, and the Long Short-Term Memory algorithm to create models by involving development through the Flask framework. The evaluation results show that the resulting model has a training loss of 12.35%, indicating a low error rate in the training data, and a training accuracy of 100%, indicating that the model has learned the training data patterns very well. On the validation data, the model achieved a validation loss of 42.44% and a validation accuracy of 94.44%. High validation accuracy scores indicate the model's ability to generate relevant responses to new data. The high accuracy results make the chatbot capable of answering user questions with high accuracy.
SISTEM MONITORING DAN KONTROL KANDANG KUCING BERBULU PANJANG BERBASIS IOT DENGAN FUZZY LOGIC Mizaell Manusiwa; Suryo Adi Wibowo; Deddy Rudhistiar
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) Vol 7 No 4 (2025): EDISI 26
Publisher : Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51401/jinteks.v7i4.6898

Abstract

Kucing berbulu panjang seperti Persia membutuhkan lingkungan kandang dengan suhu dan kelembapan yang stabil agar tetap sehat dan terhindar dari stres panas. Namun, fluktuasi suhu ruangan dan aktivitas pemilik yang padat sering menyebabkan kondisi kandang tidak terpantau secara optimal. Penelitian ini bertujuan merancang dan mengimplementasikan sistem monitoring dan kontrol otomatis berbasis Internet of Things (IoT) menggunakan metode Fuzzy Logic Mamdani untuk menjaga kestabilan suhu dan kelembapan kandang kucing berbulu panjang. Sistem menggunakan mikrokontroler ESP32 yang terhubung dengan sensor DHT22, MQ-135, sensor level air, dan load cell, serta aktuator berupa kipas DC, heater keramik, dan humidifier. Algoritma fuzzy Mamdani mengatur kecepatan kipas melalui PWM serta durasi aktif heater dan humidifier menggunakan metode time-slice control. Hasil pengujian menunjukkan bahwa suhu berhasil turun dari 28,8 °C menjadi 27,4 °C dan kelembapan menurun dari 71,2 %RH menjadi 67,5 %RH dalam waktu 20 menit. Sistem memiliki rata-rata delay pengiriman data 500–1000 ms dan menampilkan data sensor, status aktuator, serta streaming kamera secara real-time. Sistem terbukti mampu menjaga kondisi mikroklimat dalam rentang nyaman 15,5-26 °C dan 30-70 %RH secara efisien.
Co-Authors Ababil, Oliver Januardi Abdul Wahid Achmad Fauzi Adi Prasetyo, Guntur Adi Saputra, Yoga Aeni Fahila, Nur Agung Panji Sasmito Ahmad Alif Al Ayubi Ahmad Fahrudi Setiawan AHMAD FAISOL Airi Mundzilin, Difania Aktafi, Billah Alfina, Alfina Ali Mahmudi Ali Mahmudi Andriano Frans, Jemmy Anshor Taufikurrahman, Muhammad ARI, DANIEL Ariwibisono, Ariwibisono Ariwibisono, F.X Arjunastya Miftaharif, Rayhan Armedianto Putro, Bima Aulia, Lalu Muhammad Fatwa Ayutantri, Dik Ajeng Benjamin Maahury, David Budi Raharjo, Piter cahya ardi wahana, zakiey Cahya Kusuma, Firdaus Dwi Ckristina Candra Dewi Deddy Rudhistiar Deswandi Yahya, Raflizar Dibrayogasta, Nandaka Dwi Lukas Saputro, Ardana Dwi Sasmita, Sudrajad Dyah Agustin, Praditasari Dzulhijjah, Dwi Ahmad Eko Heri Susanto Erwinda, Gesha Warilotte Esa Arya Mahardika Fadly, Erviansyah Fahrul Taufiqurrohman, Achmat Farabi Phasa, Fianda Febriana Santi Wahyuni Febrianti, Fitri Fikar Mu'afi, Arya Firdanu, Rizha Garinanto, Budi Guntur Adi Prasetyo Hani Zulfia Zahro Hernoko, Marvelina Gracia Ilham Ali, Muhammad Irma Sari, Ramandani Ivan Kristianto Santoso Joas, Kirene Wardaini Joseph Dedy Irawan Joyo Sentoso, Lukas Kalimatullah, Moh. Teguh Karina Auliasari kartiko Kartiko Ardi Widodo Kharisma, Dandy Kurnia Sella, Fernanda Kurniawan, William Lalo Nusa, Faustino M. Julius Maarif, Shohibul Mahesa Ramadhan, Deo Mario Pratama Irianto Mira Orisa Misbachul Munir, Muhammat Mizaell Manusiwa Moh. Miftakhur Rokhman Moh. Miftakhur Rokhman, Moh. Miftakhur Mucthar, Firmanda Muhammad Yazid Abu Sahal Muttakin, Muhammad Yoga Adliyani Nelly Budiharti Nurlaily Vendyansyah Ompusunggu, Andry Pambudi, Yitno Prameswara P., Renaldi Pranata, Krish Prasetiyo, Agung Sugih Prasetyo, Sony Prastya Bayu Pasifik, Rizka Pratama, Irgi Yoga Pratama, Wahyu Tedy Priga Putra, Angga Pratama Primaswara P, Renaldi Primaswara P., Renaldi Putra Snyders, Saveraga Qulub, Hizbul Rachmad Agung Laksono Raden Mohamad Herdian Bhakti Reihan Almas Hediawan Renaldi Primaswara Prasetya Renaldi, Bima Reynaldi Prayoga, Thomas Rismayanti, Sintiya Riyan Wicaksono Riziq Gyfari, Aghisna Rizka Fitriandra, Zeylla Rizky Iman Virgiawan Rohman, Moh Miftakhur Roy Mahendra Pedro Pratama Safitra, Wahyu Saiqul Umam, Muhamad Sakrani, Fikriadi Satwikayana, Sujud Sentot Achmadi Setyo Aji, Bayu Sholihin, Mukhlis Sixtus Yoebel Augusto Sonny Prasetio Sonny Prasetio, Sonny susanto, eko heri Tejasukmana Putra, Rehadian Vito Eka Perdana Putra, Alfonsus Wahyudi, Desvianty Ayu Wijono Wijono Wulang, Maria Yasinta Xaverius Ariwibisono, Franciscus Xaverius Ariwibisono, Fransiscus Yoga Tama, Prastyo Yogi Ainur Rofiq Anggara Yosep Agus Pranoto Yuris Wijayanto, Fajar Zahro, Hani Zulfia Zidan Rusminto, Muhammad Zidan, Rifqi Zulfia Zahro’ , Hani Zulfia Zahro’, Hani