Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.907
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Electrical and Computer Engineering IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi Jurnal Ilmu Komputer Jurnal Teknik ITS Majalah Kedokteran Bandung IPTEK The Journal for Technology and Science CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Jurnal Buana Informatika TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Jurnal Ilmiah Kursor Jurnal technoscientia Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Journal of ICT Research and Applications REKAYASA JPM17: Jurnal Pengabdian Masyarakat POROS TEKNIK Annual Research Seminar Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi EMITTER International Journal of Engineering Technology Jurnal Inspiration Dental Journal (Majalah Kedokteran Gigi) Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) Jurnal ULTIMATICS Journal of Computer Science and Informatics Engineering (J-Cosine) Systemic: Information System and Informatics Journal Specta Journal of Technology EPI International Journal of Engineering ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA Makara Journal of Technology Sewagati Nusantara Journal of Computers and its Applications Jurnal INFOTEL
Agus Zainal Arifin
Departemen Teknik Informatika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 99 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 99 Documents
Search

 6   7   8   9   10 
PERINGKASAN TEKS MULTI-DOKUMEN BERDASARKAN METODE SENTENCE EXTRACTION DAN WORD SENSE DISAMBIGUATION Khairiyyah Nur Aisyah; Syadza Anggraini; Agus Zainal Arifin
NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications) Vol 4, No 1 (2019): Juni 2019
Publisher : Computer Society of Nahdlatul Ulama (CSNU) Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36564/njca.v4i1.89

Abstract

Memahami makna utama yang terkandung dalam beberapa dokumen tentu tidak mudah dan membutuhkan waktu yang cukup lama. Menanggapi masalah tersebut, penelitian terkait peringkasan teks dokumen secara otomatis menjadi perhatian khusus dalam beberapa tahun terakhir. Penelitian ini mengusulkan metode peringkasan teks multi-dokumen yang dapat meningkatkan relevansi antar kalimat dengan menggunakan metode sentence extraction  dan word sense disambiguation. Metode sentence extraction yang digunakan didasarkan pada sentence distribution dan part of speech (POS) tagging. Berdasarkan pengujian peringkasan teks dengan metode yang diusulkan, nilai rata-rata ROUGE-1 adalah 0,712, 0,163, 0,247 pada recall, precision,  f-measure secara berurutan. Sedangkan hasil pengujian peringksan teks multi-dokumen tanpa menggunakan word sense disambiguation mendapatkan nilai rata-rata ROUGE-1 sebesar 0,685, 0,139, 0,216 pada recall, precision, f-measure secara berurutan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode sentence extraction dan word sense disambiguation pada peringkasan teks multi-dokumen dapat meningkatkan kualitas hasil peringkasan teks.
Lokal Fuzzy Thresholding Berdasarkan Pengukuran Fuzzy Similarity Pada Interaktif Segmentasi Citra Panoramik Gigi Wawan Gunawan; Agus Zainal Arifin
JURNAL INFOTEL Vol 9 No 1 (2017): February 2017
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/infotel.v9i1.162

Abstract

Dalam segmentasi citra, thresholding merupakan salah metode yang mudah dan sederhana untuk diimplementasikan. Pada citra panoramik gigi, penentuan global threshold masih kurang begitu optimal untuk diimplementasikan. Hal tersebut dikarenakan adanya factor penghambat seperti pencahayaan yang tidak merata dan citra yang kabur. Faktor-faktor tersebut dapat menyebabkan histogram tidak bisa dipartisi dengan baik, sehingga akan berpengaruh pada hasil segmentasi. Pada penelitian ini diusulkan lokal fuzzy thresholding berdasarkan pengukuran fuzzy similarity pada interaktif segmentasi citra panoramik gigi. Metode yang diusulkan terdiri dari tiga tahapan utama, tahap pertama region splitting untuk mendapatkan lokal region. Tahap kedua adalah user marking untuk mendapat inisial seed background dan objek, Tahap terakhir adalah pengukuran fuzzy similarity pada setiap lokal region untuk mendapatkan nilai lokal threshold. Hasil uji coba pada citra panoramik gigi, metode yang diusulkan berhasil melakukan segmentasi dengan rata-rata missclasification error (ME) 5.47%.
Seeded Region Growing pada Ruang Warna HSI untuk Segmentasi Citra Ikan Tuna Wanvy Arifha Saputra; Agus Zainal Arifin
JURNAL INFOTEL Vol 9 No 1 (2017): February 2017
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/infotel.v9i1.164

Abstract

Citra ikan tuna sebelum masuk tahapan klasifikasi, harus memiliki hasil segmentasi yang baik. Hasil segmentasi yang baik adalah objek dan background terpisah dengan jelas. Citra ikan tuna yang memiliki sebaran cahaya yang tidak merata dan memiliki tekstur yang kompleks akan menghasilkan kesalahan segmentasi. Salah satu metode segmentasi pada citra adalah seeded region growing dan parameter yang digunakan hanya dua yaitu seed dan threshold. Penelitian ini mengusulkan metode seeded region growing pada ruang warna HSI untuk segmentasi citra ikan tuna. Ruang warna RGB (red green blue) pada citra ikan tuna ditransformasikan kedalam ruang warna HSI (hue saturasi intesitas) yang kemudian hanya ruang hue untuk dijadikan segmentasi dengan menggunakan seeded region growing. Penentuan parameter seed dan threshold dilakukan secara manual dan hasil dari segmentasi tersebut dilakukan refinement dengan morfologi matematika. Pengujian dilakukan sebanyak 30 citra dan metode evaluasi hasil segmentasi menggunakan RAE (relative foreground area error), MAE (missclassification error) dan MHD (modified Hausdroff distance). Citra ikan tuna berhasil dilakukan segmentasi dengan dibuktikan nilai RAE, ME dan MHD secara berturut adalah 5,40%, 1,53% dan 0,41%.
Perhitungan Kemiripan Term Co-occurence Berdasarkan Cluster Dokumen Untuk Pengembangan Thesaurus Bahasa Arab Dika Rizky Yunianto; Agus Zainal Arifin
JURNAL INFOTEL Vol 9 No 1 (2017): February 2017
Publisher : LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20895/infotel.v9i1.168

Abstract

Salah satu cara dalam pembentukan thesaurus adalah dengan cara menghitung nilai kemiripan term. Untuk mendapatkan nilai kemiripan tersebut dapat dilakukan dengan pendekatan co-occurence yaitu melihat frekuensi kemunculan bersama term-term tersebut. Frekuensi tersebut dilihat dari seberapa banyak term tersebut muncul bersama pada dokumen-dokumen corpus. Setiap dokumen-dokumen yang terdapat pada corpus memiliki konten atau topik yang berbeda-beda. Sehingga term-term yang berada pada dokumen suatu topik akan memiliki konteks yang berbeda dengan term-term pada dokumen dengan topik lainnya. Oleh sebab itu, paper ini mengusulkan metode baru dalam perhitungan kemiripan term dengan co-occurence yang memperhatikan cluster dari dokumen pada pengembangan thesaurus Bahasa Arab. Dokumen-dokumen corpus akan di clustering untuk mengelompokkan berdasarkan kedekatan konten dari dokumen tersebut. Untuk mendapatkan nilai kemiripan term dilakukan perhitungan clusterweight dengan memanfaatkan nilai dari inverse class frequency setiap term terhadap cluster yang ada. Thesaurus dibentuk dengan melihat nilai hasil perhitungan kemiripan term tersebut. Thesaurus yang dibentuk dengan metode usulan berhasil meningkatkan relevansi antar term dibuktikan dengan hasil percobaan memiliki nilai precision tertinngi sebesar 63,3%, recall sebesar 78,6% dan f-measure sebesar 50%.
Topic Modelling Using VSM-LDA For Document Summarization Luthfi Atikah; Novrindah Alvi Hasanah; Agus Zainal Arifin
ULTIMATICS Vol 14 No 2 (2022): Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika
Publisher : Faculty of Engineering and Informatics, Universitas Multimedia Nusantara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31937/ti.v14i2.2854

Abstract

Summarization is a process to simplify the contents of a document by eliminating elements that are considered unimportant but do not reduce the core meaning the document wants to convey. However, as is known, a document will contain more than one topic. So it is necessary to identify the topic so that the summarization process is more effective. Latent Dirichlet Allocation (LDA) is a commonly used method of identifying topics. However, when running a program on a different dataset, LDA experiences "order effects", that is, the resulting topic will be different if the train data sequence is changed. In the same document input, LDA will provide inconsistent topics resulting in low coherence values. Therefore, this paper proposes a topic modelling method using a combination of LDA and VSM (Vector Space Model) for automatic summarization. The proposed method can overcome order effects and identify document topics that are calculated based on the TF-IDF weight on VSM generated by LDA. The results of the proposed topic modeling method on the 1300 Twitter data resulted in the highest coherence value reaching 0.72. The summary results obtained Rouge 1 is 0.78, Rouge 2 is 0.67 dan Rouge L is 0.80.
Pembobotan Kata Berbasis Preferensi Dan Hubungan Semantik Pada Dokumen Fiqih Berbahasa Arab Wardhana, Septiyawan R.; Yunianto, Dika R.; Arifin, Agus Zainal; Purwitasari, Diana
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 2 No 2: Oktober 2015
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1672.089 KB) | DOI: 10.25126/jtiik.201522146

Abstract

AbstrakDalam proses pencarian dokumen, pengguna sering menginginkan hasil pencarian yang sesuai dengan preferensi yang diinginkannya. Maka, untuk memperoleh hasil pencarian yang sesuai dengan preferensi tersebut dibutuhkan suatu metode pembobotan kata yang didasarkan pada preferensi tersebut. Metode pembobotan tersebut perlu mempertimbangkan hubungan semantik antar kata untuk meningkatkan relevansi hasil pencarian. Dalam penelitian ini diusulkan metode pembobotan kata berbasis preferensi berdasarkan hubungan semantik antar kata pada dokumen fiqih berbahasa Arab. Latent Semantic Indexing merupakan salah satu metode indexing dalam sistem temu kembali informasi yang mempertimbangkan hubungan semantik antar kata. Hasil pembobotan kata berdasarkan preferensi dijadikan sebuah matriks untuk perhitungan Latent Semantic Indexing yang menghasilkan sebuah vektor. Vektor tersebut dihitung similaritasnya antara vektor query dengan vektor-vektor dokumen yang ada. Metode pembobotan kata berbasis preferensi yang mempertimbangkan hubungan semantik antar kata dapat digunakan dalam perankingan dokumen fiqih bahasa Arab berbasis preferensi. Hal tersebut dapat dilihat dari nilai maksimal precision, recall dan f-measure yang meningkat menjadi 88.75 %, 89.72% dan  87.91%.Kata kunci: Bahasa Arab, Latent Semantic Indexing, Pembobotan Kata, PreferensiAbstractIn the document search process is not uncommon users want search results that correspond to the desired preferences. Thus, to obtain the search results according to user preferences needed a word weighting method based on user preference. The term weighting method needs to consider the semantic relationships between words to improve the relevance of search results. This paper propose a new method of term weighting based preference by considering the semantic relationships between term in documents fiqh Arabic. Latent Semantic Indexing is a method of indexing in information retrieval system that takes the semantic relationships between words. Term weighting results based on preferences made a matrix for calculation of Latent Semantic Indexing which generate a vector for the calculated similarity between the query vector of vectors documents. Term weighting based preference by considering the semantic relationships between term method can be used on the rank documents fiqh Arabic. It can be seen from the value of the precision, recall, and F-measure which increase to 88.75 %, 89.72 % and 87.91 %.Keywords: : Arabic, Latent Semantic Indexing, Term Weighting, Preference
Inisialisasi Otomatis Metode Level Set untuk Segmentasi Objek Overlapping pada Citra Panorama Gigi Adam, Safri; Arifin, Agus Zainal
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.0813013

Abstract

Penelitian tentang segmentasi gigi individu telah banyak dilakukan dan memperoleh hasil yang baik. Namun, ketika dihadapkan kepada gigi overlap maka hal ini menjadi sebuah tantangan. Untuk memisahkan dua gigi overlap, maka perlu mengekstrak objek overlap terlebih dahulu. Metode level set banyak digunakan untuk melakukan segmentasi objek overlap, namun memiliki kelemahan yaitu perlu didefinisikan inisial awal metode level set secara manual oleh pengguna. Dalam penelitian ini diusulkan strategi inisialisasi otomatis pada metode level set untuk melakukan segmentasi gigi overlap menggunakan Hierarchical Cluster Analysis (HCA) pada citra panorama gigi. Tahapan strategi yang diusulkan terdiri dari preprocessing dimana di dalamnya ada proses perbaikan, rotasi dan cropping citra, dilanjutkan proses inisialisasi otomatis menggunakan algoritma HCA , dan yang terakhir segmentasi menggunakan metode level set. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa strategi yang diusulkan berhasil melakukan inisialisasi secara otomatis dengan akurasi 73%. Hasil evaluasi segmentasi objek overlap cukup memuaskan dengan rasio misclassification error  0,93% dan relative foreground area error 24%. Dari hasil evaluasi menunjukkan bahwa strategi yang diusulkan dapat melakukan inisialisasi otomatis dengan baik. Inisialisasi yang tepat menghasilkan segmentasi yang baik pada metode level set.AbstractIndividual teeth segmentation has done a lot of the recent research and obtained good results. When faced with overlapping teeth, this is quite challenging. To separate overlapping teeth, it is necessary to extract the overlapping object first. The level set method is widely used to segment overlap objects, but it has a limitation that needs to define the initial level set method manually by the user. This research proposes an automatic initialization strategy for the level set method to segment overlapping teeth using Hierarchical Cluster Analysis on dental panoramic radiograph images. The proposed strategy stage consists of preprocessing where there are several processes of enhancement, rotation, and cropping of the image, Then the automatic initialization process uses the HCA algorithm and the last is segmentation using the level set method. The evaluation results show that the proposed strategy is successful in carrying out automatic initialization with an accuracy of 73%. The results of the overlap object segmentation evaluation are satisfactory with a misclassification error ratio of 0.93% and a relative foreground area error of 24%. The evaluation results show that the proposed strategy can carry out automated initialization well. Proper initialization results can perform good segmentation of the level set method.
PENGUKURAN KETEBALAN TULANG KORTIKAL PADA CITRA PANORAMA GIGI BERBASIS MODEL Dini Adni Navastara; Irna Dwi Anggraeni; Agus Zainal Arifin
JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Vol 15, No. 1, Januari 2017
Publisher : Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j24068535.v15i1.a641

Abstract

Pengukuran ketebalan tulang kortikal pada citra panorama gigi merupakan salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendiagnosa osteoporosis. Ketebalan tulang kortikal pada gigi merupakan predictor penting untuk mengetahui kualitas kepadatan tulang. Namun, pengukuran ketebalan tulang kortikal pada citra panorama gigi masih dilakukan secara manual oleh ahli medis. Penelitian ini mengusulkan sebuah sistem otomatis untuk mengukur ketebalan tulang kortikal pada citra panorama gigi berbasis model profil. Pengukuran ketebalan tulang kortikal terdiri dari 5 tahapan yaitu ekstraksi fitur menggunakan multiscale line operator dan gradient orientation analysis pada citra Region Of Interest (ROI), segmentasi tulang kortikal, deteksi centerline pada tulang kortikal, pemodelan profil tulang kortikal, dan estimasi tebal tulang kortikal. Metode ini dievaluasi menggunakan 30 citra panorama gigi. Berdasarkan hasil uji coba, rata-rata akurasi segmentasi tulang kortikal pada ROI paling kiri, ROI kiri-tengah, ROI kanan-tengah, dan ROI paling kanan secara berurut-turut sebesar 95.41%, 89.96%, 95.12%, dan 93.50%. Persentase rata-rata selisih ketebalan tulang kortikal antara sistem dan ground truth menggunakan uji-t dengan 95% confidence interval sebesar 96.65%.
Performance Analysis of Specification Computer and Mobile with Implementation Tawaf Virtual Reality using A* Algorithm and RVO System Zikky, Moh.; Arifin, M. Jainal; Fathoni, Kholid; Arifin, Agus Zainal
EMITTER International Journal of Engineering Technology Vol 7 No 1 (2019)
Publisher : Politeknik Elektronika Negeri Surabaya (PENS)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (587.902 KB) | DOI: 10.24003/emitter.v7i1.321

Abstract

High-Performance Computer (HPC) is computer systems that are built to be able to solve computational loads. HPC can provide a high-performance technology and short the computing processes timing. This technology was often used in large-scale industries and several activities that require high-level computing, such as rendering virtual reality technology. In this research, we provide Tawaf’s Virtual Reality with 1000 of Pilgrims and realistic surroundings of Masjidil-Haram as the interactive and immersive simulation technology by imitating them with 3D models. Thus, the main purpose of this study is to calculate and to understand the processing time of its Virtual Reality with the implementation of tawaf activities using various platforms; such as computer and Android smartphone. The results showed that the outer-line or outer rotation of Kaa’bah mostly consumes minimum times although he must pass the longer distance than the closer one.  It happened because the agent with the closer area to Kaabah is facing the crowded peoples. It means an obstacle has the more impact than the distances in this case.
Co-Authors - Azhari AA Sudharmawan, AA Adenuar Purnomo Adhi Nurilham Adi Guna, I Gusti Agung Socrates Afrizal Laksita Akbar Ahmad Afiif Naufal Ahmad Reza Musthafa, Ahmad Reza Ahmad Syauqi Aida Muflichah Aidila Fitri Fitri Heddyanna Akira Asano Akira Taguchi Akwila Feliciano Alhaji Sheku Sankoh, Alhaji Sheku Alif Akbar Fitrawan, Alif Akbar Alifia Puspaningrum Alqis Rausanfita Amelia Devi Putri Ariyanto Aminul Wahib Aminul Wahib Aminul Wahib Ana Tsalitsatun Ni'mah Andi Baso Kaswar Andi Baso Kaswar Anindhita Sigit Nugroho Anindita Sigit Nugroho Anny Yunairti Anny Yuniarti Anto Satriyo Nugroho Arif Fadllullah Arif Mudi Priyatno Arifin, M. Jainal Arifin, M. Jainal Arifzan Razak Arini Rosyadi Arrie Kurniawardhani Arya Widyadhana Arya Yudhi Wijaya Bagus Satria Wiguna Bagus Setya Rintyarna Baskoro Nugroho Bilqis Amaliah Chandranegara, Didih Rizki Chastine Fatichah Christian Sri kusuma Aditya, Christian Sri kusuma Cinthia Vairra Hudiyanti Cornelius Bagus Purnama Putra Daniel Sugianto Daniel Swanjaya Darlis Herumurti Dasrit Debora Kamudi Desepta Isna Ulumi Desmin Tuwohingide Dhian Kartika Diana Purwitasari Didih Rizki Chandranegara Dika Rizky Yunianto Dimas Fanny Hebrasianto Permadi Dini Adni Navastara, Dini Adni Dinial Utami Nurul Qomariah Dwi Ari Suryaningrum Dyah S. Rahayu Eha Renwi Astuti Endang Juliastuti Erliyah Nurul Jannah, Erliyah Nurul Ery Permana Yudha Eva Firdayanti Bisono Evan Tanuwijaya Evelyn Sierra Fahmi Syuhada Fahmi Syuhada Fandy Kuncoro Adianto Fathoni, Kholid Fathoni, Kholid Fiqey Indriati Eka Sari Gosario, Sony Gulpi Qorik Oktagalu Pratamasunu Gus Nanang Syaifuddiin Handayani Tjandrasa Hanif Affandi Hartanto Hudan Studiawan Humaira, Fitrah Maharani Humaira, Fitrah Maharani I Guna Adi Socrates I Gusti Agung Socrates Adi Guna I Made Widiartha I Putu Gede Hendra Suputra Indra Lukmana Irna Dwi Anggraeni Ismail Eko Prayitno Rozi Januar Adi Putra Kevin Christian Hadinata Khadijah F. Hayati Khairiyyah Nur Aisyah Khairiyyah Nur Aisyah, Khairiyyah Nur Khalid Khalid Khoirul Umam Lafnidita Farosanti Laili Cahyani Lutfiani Ratna Dewi Luthfi Atikah M. Ali Fauzi Mamluatul Hani’ah Maulana, Hendra Maulana, Hendra Mika Parwita Moch Zawaruddin Abdullah Moh. Zikky, Moh. Mohammad Fatoni Anggris, Mohammad Fatoni Mohammad Sonhaji Akbar Muhamad Nasir Muhammad Bahrul Subkhi Muhammad Fikri Sunandar Muhammad Imron Rosadi Muhammad Imron Rosadi Muhammad Machmud Muhammad Mirza Muttaqi Muhammad Muharrom Al Haromainy Munjiah Nur Saadah Muttaqi, Muhammad Mirza Nahya Nur Nanang Fakhrur Rozi Nanik Suciati Nina Kadaritna Novi Nur Putriwijaya Novrindah Alvi Hasanah Nur, Nahya Nuraisa Novia Hidayati Nursanti Novi Arisa Nursuci Putri Husain Ozzy Secio Riza Pangestu Widodo, Pangestu Pasnur Pasnur Pasnur Pasnur Puji Budi Setia Asih Putri Damayanti Putri Nur Rahayu Putu Praba Santika Rangga Kusuma Dinata Rarasmaya Indraswari Ratri Enggar Pawening Renest Danardono Resti Ludviani Rigga Widar Atmagi Riyanarto Sarno Riza, Ozzy Secio Rizka Sholikah Rizka Wakhidatus Sholikah Rizqa Raaiqa Bintana Rizqi Okta Ekoputris Rosyadi, Ahmad Wahyu Ryfial Azhar Safhira Maharani Safri Adam Saiful Bahri Musa Salim Bin Usman Saputra, Wahyu Syaifullah Jauharis Satrio Verdianto Satrio Verdianto Setyawan, Dimas Ari Sherly Rosa Anggraeni Siprianus Septian Manek Sonny Christiano Gosaria Sugiyanto, Sugiyanto Suprijanto Suprijanto Suwanto Afiadi Syadza Anggraini Syuhada, Fahmi Takashi Nakamoto Tegar Palyus Fiqar Tesa Eranti Putri Tio Darmawan Umi Salamah Undang Rosidin Verdianto, Satrio Waluya, Onny Kartika Wanvy Arifha Saputra Wardhana, Septiyawan R. Wawan Gunawan Wawan Gunawan Wawan Gunawan Wawan Gunawan Wijayanti Nurul Khotimah Yudhi Diputra Yufis Azhar Yulia Niza Yunianto, Dika R. Zainal Abidin Zakiya Azizah Cahyaningtyas