Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
9.298
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL PASTI (PENELITIAN DAN APLIKASI SISTEM DAN TEKNIK INDUSTRI) Indonesian Journal of Applied Informatics Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Ilmu Komputer & Informatika Jurnal Mnemonic JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Teknika JIKA (Jurnal Informatika) Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks) JASTEN (Jurnal Aplikasi Sains Teknologi Nasional
Nurlaily Vendyansyah
Institut Teknologi Nasional Malang
Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Physics Transportation Other

Published : 84 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 84 Documents
Search

 5   6   7   8   9 
ANALISIS PERBANDINGAN SISTEM PERAMALAN PENJUALAN BARANG MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL DAN REGRESI LINEAR Hadi Al Haddad, Abdullah; Fahrudi Setiawan, Ahmad; Vendyansyah, Nurlaily
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10558

Abstract

Toko Mitra Jaya, sebuah toko penjualan kaca, aluminium, dan barang sejenis, menghadapi masalah dalam pengelolaan persediaan barang akibat ketidakakuratan hasil peramalan penjualan yang dilakukan secara manual. Proses peramalan penjualan barang masih dilakukan secara manual, sehingga sering terjadi kesalahan dalam perhitungan dan ketidakakuratan hasil peramalan, menyebabkan pengelolaan persediaan barang menjadi tidak optimal. Membangun sistem peramalan penjualan barang berbasis web dan membandingkan metode Double Exponential Smoothing dan Regresi Linear. Mengembangkan sistem peramalan penjualan barang berbasis web dengan mengimplementasikan metode Double Exponential Smoothing dan Regresi Linear serta melakukan perbandingan kedua metode tersebut. Sistem peramalan penjualan barang berbasis web berhasil dibangun dan metode terbaik untuk peramalan penjualan barang di Toko Mitra Jaya ditentukan berdasarkan perbandingan hasil peramalan menggunakan metode Double Exponential Smoothing dan Regresi Linear. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa setelah dibandingkan kedua metode tersebut, yaitu double exponential smoothing (DES) dan regresi linear, metode DES lebih akurat dan efektif dibandingkan dengan regresi linear. MAPE pada DES sebesar 18,13%, sedangkan MAPE regresi linear mencapai 86,64%.
PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI METODE FINITE STATE MACHINE (FSM) PADA GAME ALIVE 3D BERBASIS ANDROID Rafi, Mochammad; Santi Wahyuni, Febriana; Vendyansyah, Nurlaily
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10572

Abstract

Kemajuan teknologi di dunia medis mempermudah produksi obat-obatan modern berbahan kimia yang mudah ditemukan di apotek. Akibatnya, banyak masyarakat, termasuk anak muda dan pelajar, yang beralih dari obat tradisional berbahan tanaman obat ke obat kimia sintetis. Pengetahuan mengenai tanaman obat tradisional yang memiliki efek samping lebih sedikit pun semakin terpinggirkan. Di sisi lain, anak muda kini gemar bermain game sebagai sarana melepas penat. Berdasarkan survei terhadap anak muda berusia 13 hingga 24 tahun, 47,1% sering bermain game, dengan durasi 1-2 jam per hari, mayoritas menggunakan handphone dan genre action-adventure. Menanggapi fenomena ini, tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan game bertema action-adventure bernama Alive yang mengandung unsur edukasi tentang tanaman obat. Alive dirancang untuk perangkat Android dengan model 3D menggunakan Unity dan implementasi metode FSM untuk perilaku NPC. Hasil pengujian dengan 12 responden menunjukkan, 58% menyatakan baik, 32% menyatakan cukup, dan 9% menyatakan kurang. Dapat diambil kesimpulan bahwa permainan yang sudah dikembangkan mendapatkan ulasan positif dari pengguna. Kemudian, berdasarkan hasil pengujian perangkat Android, semua perangkat dapat menjalankan game Alive dengan tingkat keberhasilan 100%.
KLASIFIKASI KUALITAS KAYU DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) BERBASIS WEBSITE Ridho, Ali; Fahrudi Setiawan, Ahmad; Vendyansyah, Nurlaily
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 5 (2024): JATI Vol. 8 No. 5
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i5.10597

Abstract

Industri furnitur kayu di Indonesia memerlukan proses klasifikasi kualitas kayu yang objektif dan konsisten. PT. Indofurnitama Raya, sebuah perusahaan furnitur di Pasuruan, masih mengandalkan penilaian subjektif dari teknisi dalam menentukan kualitas kayu. Hal ini dapat menimbulkan inkonsistensi dan ketidakakuratan dalam proses klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode K-Nearest Neighbors (KNN) dalam penilaian kualitas kayu pada PT. Indofurnitama Raya dengan 3 cluster, yaitu Grade A, Grade B, dan Grade C, serta merancang dan membangun website penilaian kualitas kayu dengan menggunakan framework Laravel. Metode KNN digunakan untuk mengklasifikasikan kualitas kayu berdasarkan fitur-fitur seperti kelembapan, kepadatan, dan kekuatan dengan perhitungan jarak Euclidean. Website memiliki dua pengguna, admin dan pegawai, dengan fungsi berbeda. Metode KNN berhasil diimplementasikan untuk mengklasifikasikan kualitas kayu menjadi tiga kelas. Website memiliki fitur pengelolaan data kayu, data pegawai, dan hasil klasifikasi. Pengujian blackbox menunjukkan fitur-fitur website berjalan dengan baik.
IMPLEMENTASI METODE FORWARD CHAINING DAN CERTAINTY FACTOR DALAM MENGIDENTIFIKASI PENYAKIT AKIBAT GIGITAN NYAMUK BERBASIS WEB Bayu Samudro, Agusti; Mahmudi, Ali; Vendyansyah, Nurlaily
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 6 (2024): JATI Vol. 8 No. 6
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i6.10523

Abstract

Teknologi yang dikenal sebagai sistem pakar menggunakan pengetahuan manusia untuk membantu komputer menyelesaikan masalah dengan cara yang sama seperti yang dilakukan oleh pakar. Dalam bidang kesehatan, terutama untuk penyakit akibat gigitan nyamuk, sistem pakar sangat relevan karena mampu mengidentifikasi penyakit dengan cepat dan akurat. Saat ini, identifikasi penyakit akibat gigitan nyamuk masih dilakukan secara manual. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem yang membantu petugas kesehatan mengidentifikasi penyakit akibat gigitan nyamuk dengan lebih cepat dan akurat menggunakan Framework Laravel. Forward Chaining dan Certainty Factor digunakan untuk meningkatkan akurasi dalam menentukan jenis penyakit berdasarkan gejala yang muncul. Hasil pengujian menunjukkan tingkat ketelitian yang baik dengan beberapa hasil seperti identifikasi penyakit Demam Berdarah dengan akurasi 90.1%, Chikungunya dengan akurasi 12%, Encephalitis dengan akurasi 36%, dan Malaria dengan akurasi 100%. Studi kasus di Puskesmas Tapanrejo menunjukkan implementasi nyata dari sistem pakar, di mana petugas kesehatan dapat mengakses aplikasi berbasis web untuk mendapatkan informasi tentang kemungkinan penyakit berdasarkan gejala yang muncul
CLUSTERING WILAYAH PRODUKSI KAKAO MENGGUNAKAN METODE K-MEANS (STUDI KASUS: KABUPATEN SIKKA, NTT) Puka, Madelbertha Fridolin; Irawan, Joseph Dedy; Vendyansyah, Nurlaily
Jurnal Informatika Vol 9, No 1 (2025): JIKA (Jurnal Informatika)
Publisher : University of Muhammadiyah Tangerang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31000/jika.v9i1.12811

Abstract

Kabupaten Sikka merupakan salah satu daerah penghasil kakao di provinsi Nusa Tenggara Timur, dengan total produksi sebesar 7.993,17 ton pada tahun 2022 yang menduduki peringkat ketiga produksi perkebunan di kabupaten tersebut. Namun berdasarkan kajian dari Pusat Penelitian Dinamika Sistem Pembangunan (PKDSP) pada tahun 2023, pengembangan potensi kakao di kabupaten Sikka belum optimal karena belum mampu mengidentifikasi potensi yang dimiliki masing-masing daerah. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan teknik data mining menggunakan algoritma K-Means clustering untuk mengidentifikasi dan mengelompokan daerah produksi kakao di kabupaten Sikka. Data yang digunakan berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) kabupaten Sikka yang meliputi data produksi dan data luas lahan perkebunan kakao di 21 kecamatan. Algoritma K-Means dipilih karena kelebihannya dalam mengelolah data numerik dalam jumlah besar secara efisien, implementasinya yang relatif sederhana dan hasil clustering yang mudah diinterpretasikan. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih baik mengenai pola produksi kakao di kabupaten Sikka dan menjadi pedoman bagi pemangku kepentingan dalam merencanakan dan mengelolah produksi kakao.
IMPLEMENTASI HIERARCHICAL FINITE STATE MACHINE (HFSM) DAN ALGORITMA PATHFINDING DALAM PENGEMBANGAN GAME PETUALANGAN 2D "PETUALANGAN RATO BILI" BERBASIS ANDROID Taralandu, Deriatno; Santi Wahyuni, Febriana; Vendyansyah, Nurlaily
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.v9i2.13339

Abstract

Industri game terus mengalami perkembangan pesat dengan berbagai inovasi, termasuk dalam genre petualangan yang menggabungkan eksplorasi dan alur cerita yang menarik. Penelitian ini berfokus pada pengembangan game Petualangan Rato Bili, sebuah game petualangan 2D berbasis Android yang diadaptasi dari cerita rakyat Sumba Barat Daya. Implementasi metode Hierarchical Finite State Machine (HFSM) digunakan untuk mengelola perilaku Non-Player Character (NPC), sedangkan algoritma A Pathfinding diterapkan untuk menentukan jalur optimal dalam permainan. Pengembangan game dilakukan menggunakan game engine Unity 2022, dengan tiga level permainan yang memiliki tingkat kesulitan berbeda. Pengujian dilakukan menggunakan metode Black Box untuk mengevaluasi fungsionalitas sistem, mencakup transisi antar state NPC dan mekanisme navigasi karakter dalam lingkungan permainan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode HFSM 100% berhasil diterapkan ditandai dengan lancarnya perubahan state NPC secara sistematis sesuai dengan kondisi permainan, kemudian algoritma A* Pathfinding 100% berhasil diterapkan ditandai dengan NPC bergerak secara dinamis dalam menemukan jalur terpendek. Adapun pengujian menu utama dan pengujian stress testing dengan perolehan 100% berhasil ditandai dengan fungsionalitas ui yang sesuai harapan serta game yang berjalan normal pada perangkat android
Aplikasi Presensi Siswa Berbasis Location Based Services (LBS) Dengan Haversine Formula Di SMK Islam Al-Futuhiyyah Mohammad Harifin; Nurlaily Vendyansyah; Febriana Santi Wahyuni
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.v9i2.95566

Abstract

Abstrak : Perkembangan teknologi informasi membawa dampak signifikan di bidang pendidikan, termasuk dalam sistem presensi siswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi presensi siswa berbasis Android dengan menggunakan metode Location Based Services (LBS) di SMK Islam Al-Futuhiyyah. Metode yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model pengembangan perangkat lunak Waterfall, meliputi analisis kebutuhan, desain, implementasi, pengujian, dan evaluasi. Aplikasi ini menggunakan metode Haversine untuk mengukur jarak antara lokasi siswa dan lokasi sekolah, sehingga memastikan presensi dilakukan di area yang telah ditentukan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa aplikasi ini berhasil memvalidasi presensi dengan akurasi tinggi, di mana Haversine Formula menghasilkan akurasi presensi hingga 100%. Pengujian Black Box memastikan semua fungsi aplikasi berjalan sesuai spesifikasi, sedangkan pengujian LBS membuktikan keakuratan dalam mendeteksi lokasi siswa. Selain itu, berdasarkan User Acceptance Testing (UAT) yang melibatkan siswa dan guru, aplikasi ini memperoleh skor kepuasan 81,7%. Aplikasi ini juga mempermudah siswa dalam melakukan presensi, sekaligus membantu guru dan operator sekolah dalam memantau dan mengelola data presensi. Implementasi aplikasi ini memberikan solusi efektif dan efisien untuk menggantikan metode presensi manual yang kurang praktis. Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan kualitas layanan pendidikan di SMK Islam Al-Futuhiyyah dan menjadi referensi bagi pengembangan sistem presensi berbasis teknologi di lembaga pendidikan lainnya===================================================Abstract : The development of information technology has a significant impact on the field of education, including in the student attendance system. This study aims to develop an Android-based student attendance application using the Location Based Services (LBS) method at SMK Islam Al-Futuhiyyah. The method used is Research and Development (R&D) with the Waterfall software development model, including needs analysis, design, implementation, testing, and evaluation. This application uses the Haversine method to measure the distance between the student's location and the school location, thus ensuring that attendance is carried out in a predetermined area. The test results show that this application has successfully validated attendance with high accuracy, where the Haversine Formula produces attendance accuracy of up to 100%. Black Box testing ensures that all application functions run according to specifications, while LBS testing proves accuracy in detecting student locations. In addition, based on User Acceptance Testing (UAT) involving students and teachers, this application received a satisfaction score of 81,7% This application also makes it easier for students to take attendance, while helping teachers and school operators to monitor and manage attendance data. The implementation of this application provides an effective and efficient solution to replace the less practical manual attendance method. This research is expected to improve the quality of educational services at Al-Futuhiyyah Islamic Vocational School and become a reference for the development of technology-based attendance systems in other educational institutions.
Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Sistem Segmentasi Pelanggan Berdasarkan Model RFM (Studi Kasus: PT Sehati Bangunan Abadi) Lusi Damayanti; Ahmad Faisol; Nurlaily Vendyansyah
Jurnal Ilmiah ILKOMINFO - Ilmu Komputer & Informatika Vol 9, No 1 (2026): Januari
Publisher : Institut Teknologi Gamalama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47324/ilkominfo.v9i1.414

Abstract

Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pelanggan berdasarkan data  transaksi menggunakan algoritma K-Means Clustering pada PT Sehati Bangunan Abadi (SBA) tahun 2024. Data yang digunakan mencakup tiga variabel utama, yaitu Recency, Frekuensi, dan Total Nominal, yang sebelumnya telah melalui proses pembersihan serta normalisasi agar setiap variabel memiliki skala yang seimbang. Proses pengelompokan dilakukan dengan menghitung jarak menggunakan rumus Euclidean Distance untuk menentukan kesamaan antar data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pelanggan dapat dikelompokkan menjadi tiga kategori, yaitu Prioritas, VVIP, dan VIP, dengan nilai Silhouette Score masing-masing sebesar 0.5884 untuk KAI, 0.5101 untuk End User, dan 0.6274 untuk Singres Member. Nilai tersebut menunjukkan bahwa hasil pengelompokan memiliki kualitas yang cukup baik.Kata kunci: K-Means Clustering, Segmentasi Pelanggan, Data MiningAbstract: This study aims to perform customer segmentation based on transaction data using the K-Means Clustering algorithm at PT Sehati Bangunan Abadi (SBA) in 2024. The data used includes three main variables, namely Recency, Frequency, and Total Amount, which have previously undergone a cleaning and normalization process to ensure that each variable has a balanced scale. The clustering process was carried out by calculating the distance using Euclidean Distance to determine the similarity between data points. The results show that customers can be grouped into three categories: Priority, VVIP, and VIP, with Silhouette Score values of 0.5864 for KAI, 0.51017 for End User, and 0.6274 for Singres Member. These values indicate that the clustering results have a fairly good quality.Keywords: K-Means Clustering, Customer Segmentation, Data Mining
IMPLEMENTASI SISTEM DETEKSI PELANGGAN DAN MAKANAN MENGGUNAKAN METODE YOLO PADA RESTORAN BERSAMA JAYA Alfino Raditya Amanullah; Deddy Rudhistiar; Nurlaily Vendyansyah
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.v9i6.15453

Abstract

Industri restoran saat ini dituntut untuk memberikan pelayanan yang cepat dan efisien untuk meningkatkan daya saing dan kepuasan customer. Restoran Bersama Jaya masih mengandalkan sistem pelayanan manual,mulai dari penyambutan pelanggan dan pengantaran pesanan.Hal ini membuat pengantaran makanan menjadi terlambat dan memicu penurunan rating restoran. Permasalahan utamanya terletak pada kurangnya koordinasi antar staff, terutama saat kondisi restoran ramai. Untuk mengatasi hal tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem deteksi otomatis berbasis computer vision untuk mendeteksi pelanggan dan ketersediaan makanan secara real-time. Metode yang digunakan adalah YOLO (You Only Look Once), sebuah algoritma deteksi objek yang unggul dalam kecepatan dan akurasi. Sistem ini memungkinkan restoran merespons kebutuhan pelanggan dengan lebih cepat dan efisien. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem  deteksi pelanggan dan makanan menggunakan YOLO dapat membantu mempercepat proses pelayanan,meminimalisir terjadinya kesalahan dan meningkatkan efisiensi operasional restoran dengan akurasi yang cukup baik yaitu 85% untuk customer dan 83% untuk makanan.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI PARFUM BRAND LOKAL INDONESIA BERBASIS WEBSITE Muhammad Krisna Audy Arwishak; Eko Heri Susanto; Nurlaily Vendyansyah
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.v9i6.15452

Abstract

Industri parfum lokal di Indonesia mengalami pertumbuhan pesat dengan beragam pilihan aroma, harga, konsentrasi, dan ukuran, namun konsumen kesulitan memilih produk yang sesuai preferensi dan produsen kurang memahami segmentasi pasar secara objektif. Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma K‑Means clustering untuk mengelompokkan parfum merek lokal berdasarkan variabel harga, konsentrasi, ukuran, dan harga per milliliter. Sistem klastersasi parfum dibangun berbasis website dengan menggunakan teknologi framework Laravel. Datasheet yang digunakan untuk klasterisasi diambil dari Kaggle dengan 570 data parfum. Hasil klasterisasi menghasilkan 3 klaster yaitu C1 untuk rendah, C2 untuk sedang dan C3 untuk tinggi. Berdasarkan pengujian blackbox menunjukkan hasil pengujian blackbox 100% dapat berfungsi dengan baik.
Co-Authors A. Asrul Achmad Fauzi Adi Prasetyo, Guntur Agung Panji Sasmito Agung Prasetyo, Yudha Ahmad Fahrudi Setiawan Ahmad Faisol AHMAD FAISOL Akbar, Muhamad Faisol Al Biruni, Muhammad Alfino Raditya Amanullah Ali Mahmudi Ali Ridho Alif Fajar Fadhillah, Dimas Amin, Muhammad Yusuf Angesti Fitri, Anggie Anggara, Arul Anggriati, Shafira Aulia, Lalu Muhammad Fatwa Bayu Samudro, Agusti Benny Korain, Lukas Bugis, Syahroni Chintia Devi, Annisa Davi Firmansyah, Muhammad Deddy Rudhistiar Deswandi Yahya, Raflizar Dyah Agustin, Praditasari Edgar Septandita Hariyanto, Nicollas Eka Pradina, Ayuni Eko Heri Susanto Fajrul Mujab, Akhmad Febriana Santi Wahyuni Febrianti, Fitri Fikri, Rizal Firmansah, Ridho Yuli Gilang Ramadhan Guntur Adi Prasetyo Hadi Al Haddad, Abdullah Haifan, Azrul Hamdani, Andrian Irfie Hani Zulfia Zahro Hernoko, Marvelina Gracia Kartiko Ardi Widodo Khoiru Nurdina, Arista Khoirul Muwahidin, Habib Kurnia Sella, Fernanda Lusi Damayanti Ma'rif, Ikhsan Masini, Joi Mira Orisa Moch Arif Rochmanullah Mohammad Harifin Mohammad Hasan Basri Muhammad Firman Romadhoni Muhammad Krisna Audy Arwishak Mukhamad Alfian, Deska Mukhammad Zainul Musyafa' Mutiara Shandhini Maylita, Nefa Muzaky, Mohammad Rizal Nelly Budiharti Nugroho, Dwi Yulianto Nur Cahyo, Dwi Peniel Immanuel Gultom Peniel Immanuel Gultom Pratama, Wahyu Tedy Prayoga, Moch. Irfan Primaswara Prasetiya , Renaldi Priyo Kartiko, Sandi Puka, Madelbertha Fridolin Putri, Kiky Rachmad Agung Laksono Rafi, Mochammad Renaldi Prasetya Renaldi Primaswara Prasetya Rian Setya Budi Riziq Gyfari, Aghisna Rizky Genta Ananda, Muhammad Satwikayana, Sujud Sentot Achmadi Setyohadi Pratama, Dhimas Suryani, Tutut Suryo Adi Wibowo Taralandu, Deriatno Tuasikal, Nyongpati Rahmat Vernanda, Arninda Agnes WAHYUDI, RIZAL Wangsa Nata Asmara, Krisna Xaverius Ariwibisono, Fransiskus Yacub, Dhiky Wardany Yosep Agus Pranoto Yunianto, Muhammad Fauzan Yuris Wijayanto, Fajar Zahro’, Hani Zulfia Zulfia Zahro’, Hani