Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Majalah Ilmiah Teknologi Elektro TEKNIK Transmisi: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Jurnal Teknologi Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal Rekayasa elektrika Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Achmad Hidayatno
Departemen Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering

Published : 76 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 76 Documents
Search

 4   5   6   7   8 
PENYELARASAN TINGKAT KENYARINGAN BERKAS SUARA DIGITAL DENGAN PENYAMAAN DAYA SINYAL BERKAS SUARA Syamsu, Muhammad Ardi Nur; Hidayatno, Achmad; Zahra, Ajub Ajulian
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 5, NO. 1, MARET 2016
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (512.35 KB) | DOI: 10.14710/transient.5.1.35-41

Abstract

Berkas suara digital yang biasa digunakan sebagai media penyimpanan musik pada umumnya memiliki tingkat rerata kenyaringan yang berbeda pada setiap berkasnya. Ketika beberapa berkas tersebut dimainkan secara berturut-turut, perubahan tingkat kenyaringan yang terjadi pada setiap berkas dapat menjadi gangguan yang cukup serius bagi sebagian orang sehingga perlu diatur secara manual. Beberapa metode telah digunakan yaitu dengan menyamakan amplitude tertinggi sinyal pada nilai tertentu atau dengan menyamakan aras rerata berkas suara digital pada nilai tertentu.  Sinyal pada bentuk apapun baik analog maupun digital memiliki sebuah besaran yang dapat diukur yaitu daya. Pada penelitian ini parameter daya yang ada pada setiap berkas suara digital dihitung untuk dicari tahu apakah nilai besaran daya sebanding dengan aras kenyaringan dari lagu yang bersangkutan. Dari beberapa berkas yang menjadi bahan data uji dihitung nilai dayanya kemudian dikumpulkan untuk dicari nilai tengah yang digunakan sebagai nilai ambang daya. Nilai ambang daya ini selanjutnya digunakan sebagai acuan untuk menentukan penguatan atau pelemahan yang perlu dibobotkan pada amplitude sinyal suara yang dimainkan yang akan mempengaruhi aras kenyaringan keluaran sinyal suara tersebut. Dari pengujian yang dilakukan secara kualitatif dengan beberapa responden dihasilkan bahwa daya sinyal pada berkas suara digital berhubungan dengan aras kenyaringan berkas tersebut.
KLASIFIKASI PENYAKIT DIABETES MELITUS BERDASAR CITRA RETINA MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DENGAN JARINGAN SARAF TIRUAN Rizky, Donny Zaviar; Isnanto, R. Rizal; Hidayatno, Achmad
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 2, NO. 3, SEPTEMBER 2013
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (442.645 KB) | DOI: 10.14710/transient.2.3.552-557

Abstract

Abstrak Seiring dengan perkembangan teknologi dan jaman, teknik identifikasi secara konvensional dinilai sudah tidak praktis dan memiliki berbagai kelemahan. Hal ini menimbulkan ide untuk membuat suatu teknik klasifikasi penyakit diabetes mellitus menggunakan pengekstrasi ciri PCA berdasar ciri alami manusia. Salah satunya adalah dengan menggunakan retina mata manusia sebagai objeknya. Dalam penelitian ini akan digunakan metode ekstrasi ciri secara statistik  yang secara luas telah lama digunakan yaitu PCA (Principal Components Analysis). PCA atau Principal component analysis sebagai salah satu metode untuk pengolahan citra masih relatif  jarang digunakan sebagai pengekstraksi ciri pola retina mata. Pemilihan metode ekstraksi ciri yang tepat dan efisien sangat menentukan keberhasilan dari sistem klasifikasi secara keseluruhan. Pengujian bertujuan untuk mengklasifikasikan beberapa citra dari basisdata Messidor. Citra masukkan berformat TIFF dengan ukuran 680x452. Hasil analisis kemudian diolah dengan 5 variasi komponen utama dan 5 variasi jumlah neuron tersembunyi untuk dikombinasikan yang bertujuan untuk menghasilkan  tingkat keberhasilannya akurat. Dari hasil pengujian kombinasi variasi komponen utama dan jumlah neuron tersembunyi dengan 15 data latih dan 15 data uji memiliki tingkat keberhasilan terbaik yaitu 78,334%. Hal ini dapat disimpulkan bahwa kombinasi metode PCA dan jaringan saraf tiruan perambatan balik cocok untuk mengklasifikasikan penyakit diabetes mellitus. Kata Kunci: Retina, Principal component analysis, Jaringan Saraf Tiruan Perambatan Balik  Abstract Along with the development of technology and time, the conventional identification techniques is considered impractical and have various weaknesses. This has led to the idea to create a technique classification of diabetes mellitus using PCA based extraction characteristic traits of human nature. One is by use the human eye retina as its object. In this research will use statistical characteristic extraction method that has long been widely used that is PCA (Principal Components Analysis). PCA or Principal component analysis as a method for image processing is still relatively rarely used as extracting characteristic patterns retina. The selection of appropriate feature extraction methods and efficiently determine the success of the classification system overall.Tests aim to classify some images from database Messidor. Insert TIFF image format with 680x452 size. Results of the analysis are then processed with 5 variations of major components and the amount of variation in the amount of 5 hidden neurons to combined that aims to produce an accurate success rate. Combination of the results of testing the major components and the amount of variation in hidden neurons with 15 training data and 15 test data has the best success rate is 78.334%. It can be concluded that the combination of PCA and back propagation neural network suitable for classifying diabetes mellitus. Keywords : Retina, Principal component analysis, analysis neural network backpropagation
PERANCANGAN SISTEM PENGHITUNG JUMLAH KENDARAAN PADA AREA PARKIR DENGAN METODE BACKGROUND SUBTRACTION BERBASIS INTERNET OF THINGS Hariyanto, Monica Sari; Sofwan, Aghus; Hidayatno, Achmad
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 7, NO. 3, SEPTEMBER 2018
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1013.111 KB) | DOI: 10.14710/transient.7.3.775-781

Abstract

Abstrak Kemajuan teknologi yang berkembang pesat dan semakin meluas saat ini tidak dapat dicegah. Hal ini sejalan dengan perkembangan penggunaan internet untuk mencakup kebuutuhan sehari hari. Salah satu implementasi yang berkembang di masyarakat ialah aplikasi smart city. Dalam konsep pengembangan yang lebih kecil, smart city dapat di terapkan pada sebuah kampus guna memudahkan sistem manajemen kampus yang disebut smart campus atau kampus pintar. Smart campus memiliki berbagai macam fitur yang diterapkan, salah satunya smart open parkir. Fitur tersebut digunakan untuk menganalisa jumlah kendaraan yang keluar masuk pada area parkir terbuka di sekitar kampus. Masalah yang sedang dihadapi pada area parkir tebuka adalah sistem penghitungan jumlah kendaraan yang terparkir yang masih dilakukan secara manual, sehingga masyarakat kampus kesulitan untuk menentukan tempat parkir kendaraannya. Dalam penelitian ini dirancang suatu sistem yang dapat menghitung jumlah kendaraan yang melintasi area parkir tebuka. Masukan sistem berupa video yang diperoleh dari kamera. Metode deteksi gerakan yang digunakan adalah background subtraction dengan algoritma gaussian mixture model. Sistem ini menggunakan Raspberry Pi sebagai komputer mini yang diaktifkan dengan pemberian catu daya yang bersumber dari panel surya. Adanya raspberry pi beserta komponen-komponen pelengkapnya seperti kamera sebagai media pengambilan video yang dimonitoring secara otomatis merupakan ciri dari IoT. Kata kunci: background subtraction, Raspberry Pi, Internet of Things
PENDETEKSIAN POSISI PLAT NOMOR KENDARAAN MENGGUNAKAN METODE MORFOLOGI MATEMATIKA Trisnadik, Nanang; Hidayatno, Achmad; Isnanto, R. Rizal
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 2, NO. 1, MARET 2013
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (655.945 KB) | DOI: 10.14710/transient.2.1.55-62

Abstract

Abstrak   Pengolahan citra digital memungkinkan teknologi komputer untuk dapat menganalisis data digital dari suatu citra. Dengan teknik pengolahan citra digital, data yang didapat dianalisis dan diproses sehingga menghasilkan suatu informasi yang diinginkan. Terdapat beberapa macam teknik pengolahan citra digital, salah satunya adalah morfologi matematika. Morfologi matematika merupakan teknik pengolahan citra digital yang didasarkan pada bentuk segmen atau region di dalam citra. Karena proses morfologi difokuskan pada pengolahan bentuk objek, maka operasi morfologi biasanya diterapkan pada citra biner. Terdapat 2 macam operasi dasar morfologi, yaitu dilasi dan erosi. Dilasi  dapat didefinisikan sebagai proses “penumbuhan” atau “penebalan” objek citra biner. Sementara erosi merupakan proses mengecilkan atau menipiskan objek citra biner. Berdasarkan hal tersebut dalam PENELITIAN ini dibuat suatu aplikasi menggunakan metode morfologi matematika untuk mencari letak/posisi plat nomor kendaraan. Citra kendaraan bermotor ditangkap menggunakan kamera digital. Citra digital kemudian diproses melalui 3 tahap, yaitu tahap prapengolahan, tahap pencarian objek plat dengan operasi morfologi, dan tahap verifikasi posisi plat. Hasil akhir yang akan diperoleh adalah letak/posisi plat nomor kendaraan yang ditandai dengan area persegi pada citra masukan. Berdasarkan hasil pengujian terhadap 45 citra uji diperoleh tingkat keberhasilan pendeteksian sebesar 91,11 %. Tidak dapat dipungkiri masih terdapat beberapa kesalahan dalam deteksi posisi plat nomor kendaraan. Faktor–faktor yang mempengaruhi hasil deteksi yaitu tingkat kecerahan, distribusi pencahayaan, dan kondisi  plat nomor kendaraan.   Kata Kunci : pengolahan citra, posisi  plat, morfologi matematika     Abstract   Digital image processing allows computer technology to analyze digital data from an image. With digital image processing techniques, the acquired data was analyzed and processed to produce a desired information. There are several kinds of digital image processing techniques, one of them is the mathematical morphology. Mathematical morphology is a digital image processing techniques based on the segments form or regions in the image. Because the morphology process is focused on object shape processing, the morphological operations usually applied to binary image. There are 2 kinds of morphological basic operations, dilation and erosion. Dilation can be defined as  the process of “growing” or “thickening” binary image object. While erosion is a shrink process or decimate binary image objects. Based on that, in this research be made an application using mathematical morphology method to find location/position of vehicle plate number. Vehicle image captured using a digital camera. The digital image is then processed through 3 stages, preprocessing, object search stage with morphology operation, and plate position verification stage. The acquired final result is the location/position of the vehicle plate number that marked with a rectangular area in the input image. Based on the tests on 45 test images, obtained 91,11% success rate of the detection. Undeniably there are some errors in the position detection of the vehicle plate number. Factors affecting the detection results are brightness, lightning distribution, and the condition of vehicle plate number.   Keywords: image processing, plate position, mathematical morphology
IDENTIFIKASI SIDIK JARI MENGGUNAKAN TEKNIK PENCOCOKAN TEMPLATE TAPIS GABOR R. Rizal Isnanto; Achmad Hidayatno; Muhammad Nur Hadi
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 5, No 1: April 2007
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v5i1.1329

Abstract

Sistem autentikasi menggunakan pola sidik jari telah terbukti akurasinya sebagai identifikasi seseorang. Identifikasi pola sidik jari secara signifikan oleh mata sulit untuk dilakukan. Pada penelitian ini dirancang sistem yang dapat mengenali sebuah citra sidik jari dan mengenali siapa pemiliknya. Langkah-langkah pengembangan aplikasinya meliputi: akuisisi data, segmentasi, ekstraksi ciri, dan identifikasi. Metode untuk ekstraksi ciri citra sidik jari menggunakan tapis Gabor. Tapis ini akan menapis data citra yang dimasukkan menjadi beberapa template, kemudian akan dibandingkan dengan template yang sudah tersimpan di basisdata. Pemilihan template dilakukan dengan membandingkan vektor ciri dari template tersebut dengan template pada basisdata. Template yang memiliki jarak Euclidean minimum dipilih sebagai sidik jari yang dikenali. Pada penelitian ini digunakan 160 citra sidik jari yang terdiri atas 15 responden  untuk basisdata dengan tiap responden diambil 10 data dan ditambah 10 citra di luar responden tersebut. Dari penelitian diperoleh kesimpulan bahwa sistem memiliki prosentase tingkat keberhasilan dalam mengenali sidik jari sebesar 91,333% untuk pengujian tanpa data di luar responden dan tanpa nilai ambang; serta 90,625% untuk pengujian dengan menyertakan data di luar responden dan dengan nilai ambang 51,355.
The use of ON-OFF and ANN Controllers for Automated Irrigation System Model Based on Penman-Monteith Evapotranspiration Susilo Adi Widyanto; Achmad Widodo; Achmad Hidayatno; Suwoko Suwoko
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 12, No 3: September 2014
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12928/telkomnika.v12i3.440

Abstract

The climate change tends to be extreme condition that directly affects on decreasing agriculture production.  Therefore, application of automated system in agriculture activities is the potential issue which must be considered. This paper presents ON-OFF and ANN controllers which are applied to the automated irrigation system. Controlling irrigation system used a calculated Penman-Monteith evapotranspiration and a reference of soil moisture as the compared input. Input parameters of the evapotranspiration included temperature, heat radiation, atmosphere pressure and wind speed. The use of feed forward ANN included 1 input layer with 15 neurons and 2 hidden layers with 10 and 5 neurons and 1 output layer and 1 input layer, 2 hidden layers with 96 and 1 neurons and 1 output layer, errors are 14.3% and 3.9%, respectively. Error of the ON-OFF controller with sampling time of 0.05 second is equal to the error of ANN controller. The performance of such controllers were evaluated and compared based on error of both controllers.  The simulation result of ON-OFF controller was used as the reference of controller development based on ATmega 8 microcontroller. The simulation results show that the error of the ON-OFF controller can be easily adjusted by setting the sampling time of the dead zone discretization.
PENENTUAN WILAYAH WAJAH MANUSIA PADA CITRA BERWARNA BERDASARKAN WARNA KULIT DENGAN METODE TEMPLATE MATCHING Achmad Hidayatno; R. Rizal Isnanto; Dhody Kurniawan
Jurnal Teknologi Elektro Vol 5 No 2 (2006): (July - December) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (204.868 KB)

Abstract

Penentuan wilayah wajah dalam citra digital telah mengalami perkembangan yang sangat berarti dalam dekadeterakhir ini, dengan penerapannya pada berbagai bidang, misalnya dalam hal penyidikan, dan sampai dengan sekarang ini terus dilakukan penelitian ilmiah atas penentuan wilayah wajah ini. Meskipun penentuan wilayah wajah sangat mudah dikenali dengan penglihatan manusia, tetapi automatisasi pengolahan pada komputer memerlukanberbagai macam teknik pengolahan citra.Informasi warna kulit dan metode template matching digunakan dalam penelitian ini. Metode ini terdiri atas dua langkah pengolahan citra. Pertama, memisahkan wilayah kulit dengan wilayah bukan kulit. Kedua,menempatkan wajah model tampak depan di dalam wilayah kulit. Dalam langkah pertama, citra berwarna diubah menjadi citra kemungkinan kulit (citra aras keabuan). Citra ini mempunyai nilai keabuan yang menunjukkan suatu piksel mempunyai kemungkinan merupakan wilayah kulit. Kemudian citra kemungkinan kulit diambangkan dengan pengambangan adaptif. Citra terambang ini merupakan citra biner, yang terdiri atas wilayah kulit dan wilayah bukan kulit. Selanjutnya dengan menggunakan metode template matching, ditentukan wilayah kulit tersegmentasi tersebut merupakan wilayah wajah atau bukan. Penelitian dilakukan dengan program bantu MATLAB 6.5.Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan informasi warna kulit dan metode template matching,dapat mendeteksi wajah manusia dalam citra berwarna. Tingkat pengenalan wilayah wajah dengan tingkatkeberhasilan 100% adalah sebesar 75%.
IDENTIFIKASI TANDA-TANGAN MENGGUNAKAN JARINGAN SARAF TIRUAN PERAMBATAN-BALIK (BACKPROPAGATION) Achmad Hidayatno; R. Rizal Isnanto; Dian Kurnia Widya Buana
Jurnal Teknologi Vol 1 No 2 (2008): Jurnal Teknologi
Publisher : Jurnal Teknologi, Fakultas Teknologi Industri, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta

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

Abstract

Identifikasi tanda tangan manusia adalah proses untuk mengidentifikasi dan mendapatkan seseorang yang memiliki tanda tangan. Teknologi identifikasi tanda tangan termasuk dalam sistem biometrik yang menggunakan karakteristik perilaku manusia. Untuk saat ini, ada banyak pemalsuan tanda tangan yang umumnya membahayakan orang yang memiliki tanda tangan. Pemalsuan tanda tangan terjadi dengan mudah dimana diperlukan suatu sistem yang dapat membantu mengidentifikasi tanda tangan seseorang. Sistem identifikasi yang akan diimplementasikan menggunakan model Backpropagation Neural Network dan didukung oleh bahasa pemrograman Delphi. Untuk mengidentifikasi tanda tangan, gambar tanda tangan pertama-tama membutuhkan preprocessing dan ekstraksi fitur. Dalam preprocessing, ada tiga tahap yang harus dilakukan, yaitu: mengkonversi gambar grayscaled, kontras gambar, dan deteksi tepi gambar. Proses ekstraksi fitur dilakukan dengan mensegmentasi gambar dalam bentuk baris dan kolom yang memiliki tujuan untuk mendapatkan informasi fitur yang signifikan dari gambar tanda tangan, serta untuk mendapatkan nilai data yang akan menjadi input untuk jaringan saraf. Pelatihan jaringan saraf dilakukan untuk mendapatkan klasifikasi yang akurat dari input data tanda tangan terlatih. Sebuah tanda tangan dapat diidentifikasi ketika tanda tangan tersebut terdiri dari salah satu kelas yang membentuk proses pelatihan. Penelitian ini menggunakan 150 gambar tanda tangan yang terdiri dari 10 responden untuk database yang memerlukan 10 data dari masing-masing responden dan 5 responden dari sisi luar database yang memerlukan 5 data dari masing-masing responden. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa sistem aplikasi memiliki tingkat keberhasilan 95% untuk mengidentifikasi tanda tangan dari pengujian data yang terlatih, sementara itu hanya memiliki tingkat keberhasilan 88% dari pengujian sisi luar basis data.
Simulation of Automated Irrigation ON-OFF Controller based on Evapotranspiration Analysis Susilo Adi Widyanto; Achmad Widodo; Achmad Hidayatno; Suwoko .
Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Vol 1: EECSI 2014
Publisher : IAES Indonesia Section

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (884.496 KB) | DOI: 10.11591/eecsi.v1.391

Abstract

Climate change tends to be extreme that have a negative impact on the productivity of agriculture business. An automated system is one attempt to solve the problem. This paper presents the development of ON-OFF controller on automated irrigation system based on evapotranspiration analysis. The input data included: temperature, heat radiation, wind speed and air pressure were used to calculate evapotranspiration using revised Penman Mointeith equation. Furthermore the output of such equation was used for input data of ON-OFF controller end then it was compared with a reference of soil moisture data. The use of ON-OFF controler, a reference of soil moisture is approximated by triangular signal, in which the deviation error can be decreased by reducing discretization sampling time. Sampling time of 0.5 second and 0.005 second yielded the deviation error of 30.5% and 11,1%, respectively.
PERANCANGAN PROGRAM PENGENALAN ISYARAT TANGAN DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) Fauzan Akbar; Achmad Hidayatno; Aris Triwiyatno
Transient: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro TRANSIENT, VOL. 9, NO. 1, MARET 2020
Publisher : Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/transient.v9i1.26-36

Abstract

Convolutional Neural Network is one of the Deep Learning Algorithms. CNN itself is developed from Multilayer Peceptron (MLP) method. CNN and MLP are algorithms that focused on processing data in two dimensions form, such as pictures or sounds. CNN is made with the principle of translation invariance. That means CNN is able to recognize objects at various possible positions. There are 150 sign language images that are classified using Alexnet in this system. Alexnet is Krizhevsky's work at developing CNN method as a clessifier. CNN architecture developed by Alex has eight feature extraction layers. The layer consists of five convolution layers and three pooling layers. In its classification layer, Alexnet has two fully connected layers, each of them has 4096 neurons. At the end of the layer, there are classifications into 5 categories using softmax activation. The average accuracy of the classification results even reaches 100%.
Co-Authors ., Suwoko Achmad Chusnul Khuluqi Achmad Widodo Aditya Satya Raya Afiq, Raihan Aghus Sofwan Agung Wicaksono Ahmad Fashiha Hastawan Ajub Ajulian Z. Ajub Ajulian Zahra Macrina Anang Setiaji, Anang Andi Pangerang, Andi Andrio Ghara Pratama Angga Setiawan Anton Prabowo Antonius Dwi Hartanto Arfan, M. Arie Firmansyah Permana Arif Munandar Aris Triwiyanto Aris Triwiyatno Azizah, Mega Tiara Nur Bagus Aditya Batubara, Zwingli Hilkia Benny Raharjo, Benny Bondhan Tunjung Bowo Leksono Chairunnisa Adhisti Prasetiorini Dani Wijayanto Darjat Darjat David Sebastyan Simangunsong Dhody Kurniawan Dian Kurnia Widya Buana Dictosendo Noor Pambudi Rahayu Dita Marta Dewi Onasiska Donny Zaviar Rizky Dudi Hariyanto Dwi Anasthasia Pasaribu Eko Handoyo Eskanesiari Eskanesiari Faizal Haris M Fauzan Akbar Frans Bertua Y.S. Gidion Erwin Gilang Ananggadipa Hamonangan, Yosia Hariyanto, Monica Sari Hartadhianty, Vivere Hendra William Imam Gaffar Iwan Setiawan Kresna Lita Maulana Kurniawan, Yuniar Dwi Aman Listyono, A. F. M. Antisto Akbar M. Ikhsan Mulyadi Maman Somantri Muhammad Ardi Nur Syamsu, Muhammad Ardi Nur Muhammad Aswan Muhammad Avi Majid Kaaffah Muhammad Fairuz Luthfa Muhammad Nur Hadi Muhammad Widyanto Tri Saksono Mujib, Khusnil Munawar Agus Riyadi Mutiara Shabrina Nanang Trisnadik Nasution, Ali Napiah Nugraheni, Dinar Nur Rizky Rosna Putra Oky Dwi Nurhayati Parlys, Albert Pratama, Muhammad Harry Bintang Prayogi, A. S. Putra, Nanda Ariawan R Rizal Isnanto R. Rizal Isnanto R. Rizal Isnanto Rachmad Arief Setiawan Raditya Naufal Fathoni Ramadhani, Natalia Putri Rio Lenardo Karo Karo, Rio Lenardo Rizal Fachmi Rudi Prasetio Santoso, Imam Setyawan, Tristan Rizky Sigit Nur Rohman Susilo Adi Widyanto Suwoko . Suwoko Suwoko Suwoko Suwoko Taufik Agung Wibowo Taufiqurrohman Taufiqurrohman Teddy Ekatamto, Teddy Teguh Prakoso Wahyudi Wahyudi Wahyudi Wahyudi Wahyul Amien Syafei Wibowo, Tobias Kusuma Yosua Alvin Adi Soetrisno Yosua Alvin Adi Soetrisno Yudhi Prabowo Yuli Christiyono Yuli Christyono Yuli Chrityono, Yuli Zaini Agung Utama