Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.683
P-Index
This Author published in this journals
All Journal REKAYASA Jurnal IPTEK ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Jurnal Otomasi Kontrol dan Instrumentasi Jurnal Teknik Elektro dan Komputer TRIAC Jurnal Elkolind : Jurnal Elektronika dan Otomasi Industri INAJEEE (Indonesian Journal of Electrical and Electronics Engineering) JISO : Journal of Industrial and Systems Optimization JTEIN: Jurnal Teknik Elektro Indonesia Journal of Soft Computing Exploration Jurnal Techno Bahari Jurnal 7 Samudra Politeknik Pelayaran Surabaya
Rinanto, Noorman
Politeknik Perkapalan Negeri Surabaya
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics Transportation

Published : 16 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 16 Documents
Search

 1   2 
APLIKASI SISTEM PERINGATAN TABRAKAN PADA KAPAL BERBASIS DATA GPS MENGGUNAKAN LOGIKA FUZZY Sarena, Sryang Tera; Adhitya, Ryan Yudha; Handoko, Catur Rakhmad; Rinanto, Noorman
Jurnal IPTEK Vol 20, No 2 (2016)
Publisher : LPPM Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya (ITATS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (701.586 KB) | DOI: 10.31284/j.iptek.2016.v20i2.48

Abstract

Automatic Identification System (AIS)  is an important equipment in ship for giving ship’s information to other ships or harbour. Unfortunately, there is still no ship collision warning system included in AIS. Hence, an application of ship collision early warning system based on Global Positioning System (GPS) data is proposed in this paper. Here, the zero-order sugeno fuzzy logic is used to process the ships speed and position data. The output of this warning system are recommended ships speed and heading direction to prevent the ship collision based on IMO (International Maritime Organization) regulation. The object used is a ship prototype equiped with GPS. The testing is held in four position of the ship prototype againts static object. The positions are -45o, -25o, 25o dan 45o. The testing results yield 100% accuracy to the IMO regulation of the head on situations case.
Akuisisi Data NMEA 0183 AIS Berbasis Mikrokontroler sebagai Sistem Monitoring Informasi Kapal RACHMAN, ISA; HAMMAM NURAFALAH, RAMADANI BIMA; RINANTO, NOORMAN
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 7, No 1 (2019): ELKOMIKA
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v7i1.97

Abstract

ABSTRAKData kapal dari perangkat AIS (Automatic Identification System) merupakan sumber informasi bagi nahkoda kapal laut. Informasi-informasi tersebut diperoleh dengan mengubah menu secara manual pada layar AIS yang berukuran kecil. Pembuatan perangkat pada penelitian ini difungsikan sebagai pendukung kinerja AIS dalam penyampaian informasi secara berkelanjutan dan otomatis. Data NMEA (National Marine Electronics Association) 0183 dari AIS MA-500TR diakuisisi melalui proses penafsiran, pemilihan, penguraian dan pengurutan untuk menghasilkan data RMC (Recommended Minimum Specific) menggunakan bahasa C pada Arduino Uno R3. Kesesuaian tampilan data RMC untuk waktu, posisi dan tanggal pada modul LED P10 dengan AIS MA-500TR sebesar 100 %. Sedangkan tampilan untuk kecepatan dan heading pada modul LED P10 memiliki akurasi lebih tinggi daripada AIS MA-500TR karena mampu menampilkan dua digit angka setelah tanda koma.Kata kunci: kapal, AIS, informasi, NMEA 0183, akuisisi ABSTRACTShip’s data from the AIS (Automatic Identification System) device is a source of information for the shipmaster. That information is obtained by manually changing the menu on the small size of the AIS screen. The prototype in this study is used to support AIS performance in order to get information continuously and automatically. NMEA (National Marine Electronics Association) 0183 data from the AIS MA-500TR was acquired through the process of interpretation, filtering, parsing and sorting to generate RMC (Recommended Minimum Specific) data using C language on the Arduino Uno R3. The accuracy of RMC data display for time, position and date on the LED P10 module with the AIS MA-500TR are 100 %. While the display for speed and heading on the LED P10 module has a higher accuracy than the AIS MA-500TR because it is able to display two-digit numbers after a comma.Keywords: ship, AIS, information, NMEA 0183, acquisition
Pengembangan PV Solar Tracking System Dua Sumbu Putar Berbasis Model Fuzzy Sugeno Oorde Nol Sarena, Sryang Tera; Adhitya, Ryan Yudha; Rinanto, Noorman; Hartono, Dana
Jurnal IPTEK Vol 24, No 1 (2020)
Publisher : LPPM Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya (ITATS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31284/j.iptek.2020.v24i1.549

Abstract

Solar Tracking System (STS) merupakan salah satu cara esensial untuk meningkatkan efisiensi penangkapan cahaya matahari pada panel sel surya. Penelitian ini membahas tentang pengembangan STS pada sel fotovoltaik yang mempunyai dua sumbu putar (rotasi vertikal-rotasi horisontal) dengan perangkat pengendali berupa sebuah mikrokontroler dan algoritma cerdas Fuzzy Sugeno orde nol. Masukan sistem tersebut berasal dari 4 (empat) buah sensor cahaya Light Dependent Resistor (LDR) yang terdiri dari 2 (dua) sensor LDR untuk mendeteksi pergerakan matahari dari arah timur ke barat dan 2 (dua) sensor sisanya untuk pergerakan matahari di arah utara atau selatan. Keempat sersor tersebut ditempatkan ditepi sisi bagian luar dari sel fotovoltaik. Sistem ini menggunakan sel surya polycrystalline 10 Wp dan sebuah baterai berkapasitas 12 volt / 7,2Ah. Aktuator sistem ini berupa 2 (dua) motor DC servo bertorsi tinggi. Pengujian kinerja sistem ini masih dilakukan dalam skala laboratorium dengan bantuan cahaya lampu LED yang digerakan manual. Tegangan dan arus keluaran sel surya diukur menggunakan sensor tegangan dan sensor arus ACS712, dimana hasilnya disimpan pada sebuah komputer yang terhubung dengan sistem. Respon unjuk kerja sistem STS yang menggunakan Fuzzy sugeno orde nol memiliki efisiensi yang lebih tinggi 34,18 % jika dibandingkan dengan sistem sel surya yang statis.
Pengendalian Otomatis Cooling Water System pada Proses Pendinginan Turbin Gas Munadhif, Ii; Rinanto, Noorman; Afiqi, Muhammad
Rekayasa Vol 12, No 1: April 2019
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (408.313 KB) | DOI: 10.21107/rekayasa.v12i1.4389

Abstract

Di dalam pembangkit listrik tenaga gas, terdapat proses pendinginan turbin gas yang disebut Cooling water system (CWS). Sistem ini berfungsi mendinginkan minyak pelumas pendingin turbin yang saat suhu tinggi dapat menyebabkan shut down pada pembangkit listrik. Proses pendinginannya yang manual menyebabkan sistem tersebut kurang optimal. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan sebuah inovasi purwarupa CWS otomatis. Perangkat kendalinya terdiri dari dua sensor thermocouple, sebuah papan kendali arduino, pompa air, 18 buah kipas sebagai pendingin dan heater sebagai perangkat gangguan saat pengujian. Sistem ini dilengkapi perangkat antarmuka untuk memudahkan dalam mengendalikan dan memonitoring sistemnya. Terdapat dua mode pengendalian sistem, yaitu mode manual dan mode otomatis. Kipas dapat dinyalakan sesuai kebutuhan pada mode manual, sedangkan mode otomatis sistem pendingin menyalakan sejumlah kipas berdasarkan tingkat kenaikan suhu. Suhu 35oC dipilih sebagai setpoint pada sistem ini. Pengujian sistem menunjukkan bahwa semakin tinggi suhu inlet pada CWS, maka semakin lama waktu yang diperlukan untuk menstabilkan sistem.
Radial Basis Function Neural Network sebagai Pengklasifikasi Citra Cacat Pengelasan Rinanto, Noorman; Wahyudi, Mohammad Thoriq; Khumaidi, Agus
Rekayasa Vol 11, No 2: Oktober 2018
Publisher : Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (937.111 KB) | DOI: 10.21107/rekayasa.v11i2.4418

Abstract

Tingginya resiko kesalahan manusia dalam inspeksi visual untuk cacat pengelasan yang masih mengandalkan kemampuan manusia sulit untuk dihindari. Oleh sebab itu, penelitian ini mengusulkan sebuah klasifikasi cacat las visual dengan menggunakan algoritma Radial Basis Function Neural Network (RBFNN). Masukan RBFNN berupa citra las yang terdiri dari 5 (lima) kelas cacat las visual dan 1 (satu) kelas citra las normal. Citra las tersebut diproses terlebih dahulu menggunakan metode ekstraksi fitur Fast Fourier Transform (FFT) dan Descreate Cosine Transform (DCT). Hasil kedua metode ekstraksi fitur tersebut kemudian akan saling dibandingkan untuk mengetahui kinerja RBFNN. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem dengan metode FFT-RBFNN dapat menggolongkan citra cacat las dengan akurasi sebesar 91.67% dan DCT-RBFNN sekitar 83.33% dengan jumlah neuron hidden layer sebanyak 15 dan parameter spread adalah 4.Kata Kunci: Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), FFT, DCT, cacat las, klasifikasi.Radial Basis Function Neural Network as a Weld Defect Classifiers ABSTRACTThe high risk of human error in visual inspection of welding defects that still rely on human capabilities is difficult to avoid. Therefore, this study proposes a classification of visual welding defects using the Radial Base Function Neural Network (RBFNN) algorithm. The RBFNN input is in the form of a welding image consisting of 5 (five) visual welding defect classes and 1 (one) normal welding image class. The weld image is processed first using the Fast Fourier Transform (FFT) and Descreate Cosine Transform (DCT) feature extraction methods. The results of these two feature extraction methods will be compared to find out the RBFNN performance. The test results show that the system with FFT-RBFNN method can classify the image of weld defects with an accuracy of 91.67% and DCT-RBFNN around 83.33% with the number of hidden layer neurons as much as 15 and the parameters of spread are 4.Keywords: Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), FFT, DCT, weld defect, classification.
Aplikasi Sistem Peringatan Dini Pada Kapal Berbasis DataGps (Global Positioning System) Menggunakan Logika Sryang T. Sarena, Ryan Y. Adhitya, Catur R. Handoko, Noorman Rinanto, Kukuh Widarsono
Techno Bahari Vol 3 No 2 (2016)
Publisher : Politeknik Negeri Madura

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

Abstract

Automatic Identification System (AIS) is an important equipment in ship for giving ship’s information to other ships or harbour. Unfortunately, there is still no ship collision warning system included in AIS. Hence, an application of ship collision early warning system based on Global Positioning System (GPS) data is proposed in this paper. Here, the zero-order sugeno fuzzy logic is used to process the ships speed and position data. The output of this warning system are recommended ships speed and heading direction to prevent the ship collision based on IMO (International Maritime Organization) regulation. The object used is a ship prototype equiped with GPS. The testing is held in four position of the ship prototype againts static object. The positions are -45o, -25o, 25o dan 45o. The testing results yield 100% accuracy to the IMO regulation of the head on situations case.
HOW TO UTILIZE AUTODESK FUSION 360 THAT REINFORCES PRODUCT REDESIGN SIMULATION? Setiawan, Tri Andi; Juniani, Anda Iviana; Purnomo, Dhika Adhitya; Rinanto, Noorman; Faruq, Habib Ngumar
JISO : Journal of Industrial and Systems Optimization Vol. 6 No. 1 (2023): Juni 2023
Publisher : Universitas Maarif Hasyim Latif

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51804/jiso.v6i1.48-54

Abstract

Dalam industri desain saat ini, konsep desain generatif untuk perancangan dan pengembangan produk semakin berkembang. Ketika sebuah produk telah berada di pasar dalam jangka waktu yang lama, kebutuhan redesain produk menjadi hal yang tak terelakkan. Konsep redesain produk memodifikasi produk yang sudah ada untuk meningkatkan fungsionalitas, kegunaan, atau efisiensi manufaktur. Ini melibatkan perubahan desain produk, material, dan aspek lain untuk mencapai tujuan dan menyelesaikan masalah tertentu. Komunikasi antara desainer dan insinyur saat proses redesain produk muncul melalui perbedaan perangkat lunak. Kesulitan juga terletak pada komunikasi pemikiran desain dan strategi pemesinan. Autodesk Fusion 360 adalah perangkat lunak CAD/CAM dan CAE yang komprehensif. Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan Fusion 360 untuk memperkuat simulasi desain ulang produk. Desain ulang produk yang lengkap mencakup beberapa bidang penting, termasuk desain industri, desain mekanik, rendering dan animasi, emulasi dengan dibantu komputer (CAE), dan manufaktur yang terintegrasi (CAM). Fusion 360 menyajikan ikhtisar kolaborasi, mendobrak batasan antara seni dan manufaktur, serta mengkritisi konsep desain dan proses manufaktur. Dengan menggunakan perangkat Fusion 360 untuk simulasi, analisis FEA statis dapat divisualisasikan. Untuk studi kasus, diamati bahwa hasil kekuatan, tegangan berada dalam nilai kekuatan luluh kritis dari masing-masing bahan, dengan kustomisasi massal dalam analisis struktur. Sebagai hasil dari analisis struktural selama tahap desain, penilaian sepeda motor kargo roda tiga dalam hal daya tahan dan ketahanan mekanisnya dapat dilakukan tanpa membahayakan pengguna.ABSTRACT In today's design industries, the concept of generative design for product development is progressively evolving. When a product has been on the market for an extended period of time, redesigning becomes inevitable. Product redesign refers to modify an existing product to improve functionality, usability, or manufacturing efficiency. It involves changing the product's design, materials, and other aspects to address specific goals and problems. The communication between designers and engineers used to go on through different software products, tool commands, and even industry terms. However, the difficulty also lies in communicating design thoughts and machining strategies. Autodesk Fusion 360 is a comprehensive CAD/CAM and CAE software tool. This article proposes to utilize Fusion 360 for reinforcing product redesign simulation. A complete product redesign covers several significant areas, including industrial design, mechanical design, rendering and animation, computer-aided emulation (CAE), and computer-aided manufacturing (CAM). Fusion 360 presents an overview of collaboration, breaks the barriers between art and manufacturing, and blocks between design and processing. Using Fusion 360 user interface for simulation, the static FEA simulation results can be visualized. For the case study, it is observed that the results for stress and global displacement are within the critical yield strength values of the respective material, with mass customization. As a result of structural analysis during the design stage, the assessment of three-wheeled cargo motorcycle in terms of their durability and mechanical resistance is possible without putting the user at risk. Based on the obtained results, the structure strength was compared.
Implementation of Robot Operating System on Autonomous Surface Vehicle for Trajectory Localization with You Only Look Once Method Rinanto, Noorman; Gusti Audryadmaja, Anugerah Ekha; Ahmad Putra, Zindhu Maulana; Khumaid, Agus; Adhitya, Ryan Yudha; Syaiin, Mat; Rachman, Isa
Jurnal Teknik Elektro dan Komputer TRIAC Vol 11, No 2 (2024): Oktober 2024
Publisher : Jurusan Teknik Elektro Universitas Trunojoyo Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21107/triac.v11i2.28070

Abstract

The development of robotics technology, especially in the field of autonomous vehicles, has made rapid progress in recent years. This study focuses on the development of a trajectory detection and localization system on an Autonomous Surface Vehicle (ASV) using the Robot Operating System (ROS) and the You Only Look Once algorithm version five (YOLOv5). ASV is an autonomous surface vehicle used for various applications, such as underwater mapping and environmental monitoring. In this study, ROS is implemented as a hardware and software integration platform to improve the accuracy of object detection and localization, especially the red and green buoys as trajectory boundaries. Testing was carried out in a real environment to assess the performance of the system, which was previously only based on simulation. The results showed that the integration of ROS and YOLOv5 increased the navigation speed of the ASV, with an increase in the average travel time from 1 minute 16.2 seconds to 1 minute 11.2 seconds, and the success of object detection reached 70% out of 50 trials. This study contributes to the development of ASV technology by increasing the accuracy, efficiency, and reliability of the system in detecting and localizing objects in complex trajectory areas.Bahasa IndonesiaPerkembangan teknologi robotika, terutama dalam bidang kendaraan otonom, telah mengalami kemajuan pesat dalam beberapa tahun terakhir. Pada penelitian ini berfokus terhadap pengembangan sistem deteksi dan pelokalan lintasan pada Autonomous Surface Vehicle (ASV) menggunakan Robot Operating System (ROS) dan algoritma You Only Look Once versi kelima (YOLOv5). ASV merupakan kendaraan permukaan otonom yang digunakan untuk berbagai aplikasi, seperti pemetaan bawah laut dan pemantauan lingkungan. Dalam penelitian ini, ROS diimplementasikan sebagai platform integrasi perangkat keras dan lunak untuk meningkatkan akurasi deteksi dan lokalisasi objek, khususnya buoy merah dan hijau sebagai pembatas lintasan. Pengujian dilakukan dalam lingkungan nyata untuk menilai performa sistem, yang sebelumnya hanya berbasis simulasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi ROS dan YOLOv5 meningkatkan kecepatan navigasi ASV, dengan peningkatan rata-rata waktu tempuh dari 1 menit 16,2 detik menjadi 1 menit 11,2 detik, serta keberhasilan deteksi objek mencapai 70% dari 50 percobaan. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan teknologi ASV dengan peningkatan akurasi, efisiensi, dan keandalan sistem dalam mendeteksi dan melokalisasi objek di area lintasan yang kompleks.
Akuisisi Data NMEA 0183 AIS Berbasis Mikrokontroler sebagai Sistem Monitoring Informasi Kapal RACHMAN, ISA; HAMMAM NURAFALAH, RAMADANI BIMA; RINANTO, NOORMAN
ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika Vol 7, No 1: Published January 2019
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/elkomika.v7i1.97

Abstract

ABSTRAKData kapal dari perangkat AIS (Automatic Identification System) merupakan sumber informasi bagi nahkoda kapal laut. Informasi-informasi tersebut diperoleh dengan mengubah menu secara manual pada layar AIS yang berukuran kecil. Pembuatan perangkat pada penelitian ini difungsikan sebagai pendukung kinerja AIS dalam penyampaian informasi secara berkelanjutan dan otomatis. Data NMEA (National Marine Electronics Association) 0183 dari AIS MA-500TR diakuisisi melalui proses penafsiran, pemilihan, penguraian dan pengurutan untuk menghasilkan data RMC (Recommended Minimum Specific) menggunakan bahasa C pada Arduino Uno R3. Kesesuaian tampilan data RMC untuk waktu, posisi dan tanggal pada modul LED P10 dengan AIS MA-500TR sebesar 100 %. Sedangkan tampilan untuk kecepatan dan heading pada modul LED P10 memiliki akurasi lebih tinggi daripada AIS MA-500TR karena mampu menampilkan dua digit angka setelah tanda koma.Kata kunci: kapal, AIS, informasi, NMEA 0183, akuisisi ABSTRACTShip’s data from the AIS (Automatic Identification System) device is a source of information for the shipmaster. That information is obtained by manually changing the menu on the small size of the AIS screen. The prototype in this study is used to support AIS performance in order to get information continuously and automatically. NMEA (National Marine Electronics Association) 0183 data from the AIS MA-500TR was acquired through the process of interpretation, filtering, parsing and sorting to generate RMC (Recommended Minimum Specific) data using C language on the Arduino Uno R3. The accuracy of RMC data display for time, position and date on the LED P10 module with the AIS MA-500TR are 100 %. While the display for speed and heading on the LED P10 module has a higher accuracy than the AIS MA-500TR because it is able to display two-digit numbers after a comma.Keywords: ship, AIS, information, NMEA 0183, acquisition
Implementation of integrated temperature, humidity, and dust monitoring system on building electrical panel Khumaidi, Agus; Hasin, Muhammad Khoirul; Pujiputra, Anggarjuna Puncak; Irsyad, Sholahuddin Muhammad; Rinanto, Noorman; Rachman, Isa; Budi, Perdinan Setia; Malik, Alfianto Taufiqul; Bayu, Nurissabiqoh Binta
Journal of Soft Computing Exploration Vol. 5 No. 4 (2024): December 2024
Publisher : SHM Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52465/joscex.v5i4.483

Abstract

This research aims to develop and implement an electrical power monitoring system at the Sub Sub Distribution Panel (SSDP) in the Building. The system is designed to monitor power usage in real-time, provide accurate information on energy consumption, and detect potential energy waste. The methodology used includes hardware and software design. The hardware consists of current and voltage sensors connected to a microcontroller. The data collected by the sensors is then transmitted via Wi-Fi network to the server for analysis. The software uses an Internet of Things (IoT) platform that displays the data in the form of graphs and tables. The implementation shows that the system is capable of monitoring power usage with a high degree of accuracy. The sensors used, namely PM2100 for voltage, SHT20 for temperature and humidity, and GP2Y101AU0F for dust concentration, proved effective in generating accurate real-time data. Based on the test results, the voltage measurement error with the PM2100 was only 0.035%, while the current measurement resulted in an error of 0.48%. The SHT20 sensor recorded an error of 2.4% for temperature and 1.0% for humidity. Dust measurements with the GP2Y101AU0F sensor had a very small error of 0.02%. These results indicate that the tested device has a sufficient level of precision for electrical power and environmental monitoring applications.
Co-Authors Adhitya, Ryan Yudha Adhitya, Ryan Yudha Adianto Afiqi, Muhammad Agus Khumaidi Ahmad Alam Ardiansyah Anda Iviana Juniani Arvi, Muhammad Indrastata Iftitana Bagus, Pradana Bagus Mauludin Bayu, Nurissabiqoh Binta Budi, Perdinan Setia C. I. Sutrisno Catur Rakhmad Handoko, Catur Rakhmad Edy Setiawan Endrasmono, Joko Faruq, Habib Ngumar Gusti Audryadmaja, Anugerah Ekha Hafid, Mohammad Arigo Al. HAMMAM NURAFALAH, RAMADANI BIMA HAMMAM NURAFALAH, RAMADANI BIMA Hartono, Dana Hasin, M. Khoirul Hasin, Muhammad Khoirul Ii Munadhif, Ii Khumaid, Agus Lilik Subiyanto Malik, Alfianto Taufiqul Maulana Ahmad Putra, Zindhu Pratama, Novaly Arya Pristovani Riananda, Dimas Pujiputra, Anggarjuna Puncak Purnomo, Dhika Adhitya Rafsanjani, Zainu Rahmat, M. Basuki Riananda, Dimas Pristovani Rizky, Sofi Berliana Sarena, Sryang Tera Sarena, Sryang Tera Sholahuddin Muhammad Irsyad Syaiin, Mat Tri Andi Setiawan Ulya, A. Arif Zuchal Urip Mudjiono, Urip Wahyudi, Mohammad Thoriq Zindhu Maulana Ahmad Putra