Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.657
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi TEKNOLOGI INFORMASI Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer SMARTICS Journal INOVTEK Polbeng - Seri Informatika SENTIA 2016 SENTIA 2015 Antivirus : Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan (J-TIT) Abdi Dosen : Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Abdimasku : Jurnal Pengabdian Masyarakat Best : Journal of Applied Electrical, Science and Technology BHAKTI PERSADA Jurnal Aplikasi IPTEKS (Journal of Applied Sciences and Technology) MATRIX : JURNAL MANAJEMEN TEKNOLOGI DAN INFORMATIKA Jurnal INFOTEL Jurnal Informatika Polinema (JIP) International Journal of Integrated Science and Technology Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Rahmad, Cahya
Politeknik Negeri Malang
Religion Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 50 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 50 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
APLIKASI KEAMANAN DATA MENGGUNAKAN METODE MMB DAN LSB Fajar Dewandaru; Cahya Rahmad
Jurnal Informatika Polinema Vol. 2 No. 2 (2016): Vol 2 No 2 (2016)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v2i2.57

Abstract

Teknologi informasi dapat membantu pekerjaan manusia khususnya yang berhubungan dengan pemrosesan ataupun pendistribusian informasi. Namun, seiring dengan berkembangnya hal tersebut berkembang pula pelangaran atau penyalahgunaan dalam keamanan pesan yang dikirim seperti dengan cara merusak, menyadap, merubah pesan tersebut untuk kepentingan pribadi. Untuk itu diperlukan suatu sistem keamanan yang dapat melindungi suatu informasi menggunakan ilmu untuk menyembunyikan atau mengamankan suatu pesan atau informasi ke dalam pesan lain yaitu dengan teknik steganografi serta proses penyandian suatu informasi atau data rahasia yang berbentuk teks menjadi bentuk lain yang tidak dapat dipahami yaitu teknik kriptografi. Dengan penggabungan dari kedua metode ini maka pesan atau informasi yang disembunyikan akan sulit untuk dipecahkan atau dibobol, karena memiliki dua tingkat keamanan.
APLIKASI INFORMATION RETRIEVAL UNTUK PENCARIAN DOKUMEN LAPORAN PENELITIAN Indri Tri Hapsari; Banni Satria Andoko; Cahya Rahmad
Jurnal Informatika Polinema Vol. 1 No. 3 (2015): Vol 1 No 3 (2015)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v1i3.109

Abstract

Information retrieval atau temu kembali informasi merupakan sistem pencarian untuk menemukan kembali sebuah informasi. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pencarian dokumen laporan penelitian sehingga dapat mempermudah dalam menemukan kembali dokumen yang diinginkan oleh pengguna. Text mining digunakan untuk mengolah teks atau preprocessing didalam dokumen sebagai kata kunci dan perhitungan termfrequency – inverse document frequency (TF-IDF) sebagai metode pembobotan setiap kata dalam dokumen sesuai dengan kata kunci yang diinputkan pengguna. TF-IDF dipengaruhi oleh frekuensi kemunculan kata pada sebuah dokumen dan frekuensi dari dokumen yang memiliki kata tersebut sehingga jika diimplementasikan sistem ini dapat menemukan kembali informasi dari dokumen laporan penelitian yang disimpan secara cepat dan efisien, serta dari hasil pencarian dapat diurutkan berdasarkan bobot informasinya.Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa pembobotan kata dengan menggunakan TFIDF dapat me-retrieve dokumen yang relevan dengan query masukan pengguna.
PEMBANGUNAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KELAYAKAN KREDIT DI KBPR AMANAH, KEPANJEN A. Shabrina Afrah; Cahya Rahmad; Ariadi Retno Tri
Jurnal Informatika Polinema Vol. 1 No. 4 (2015): Vol 1 No 4 (2015)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v1i4.116

Abstract

KBPR Amanah adalah sebuah BPR (Bank Perkreditan Rakyat) yang terletak di Kecamatan Kepanjen, Kabupaten Malang yang menyediakan layanan kredit, tabungan, dan deposito. Selama ini penilaian kelayakan pengajuan kredit masih dilakukan dengan cara manual.KBPR Amanah Kepanjen merekrut Account Officer sebagai surveyor lapangan untuk melihat kondisi riil dari calon debitur. Kemudian data hasil survei diberikan kepada bagian kredit untuk diperiksa.Kepala Bagian Kredit memiliki kewenangan untuk memutuskan diterima atau tidaknya pengajuan kredit.Banyaknya calon debitur yang mengajukan permohonan kredit dengan kondisi yang berbeda-beda menyebabkan pengambilan keputusan penilaian kelayakan pengajuan kredit menjadi lebih sulit dan membutuhkan kejelian yang tinggi dari pengambil keputusan.Kekurangan pada metode penilaian kelayakan kredit konvensional ini adalah adanya human error yang membuat pengambilan keputusan menjadi kurang akurat.Hal inidapat meningkatkan resiko kredit macet akibat pengambilan keputusan yang kurang tepat mengenai penilaian kelayakan kredit.Maka, dibuat sebuah Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Aplikasi ini menggunakan metode TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution) karena konsepnya mudah dimengerti, komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana. Sistem ini tidak menggantikan peran Bagian Kredit sebagai pengambil keputusan, melainkan dapat menjadi pendamping pengambilan keputusan mengenai kelayakan pengajuan kredit di KBPR Amanah.Dengan adanya aplikasi ini, pengambilan keputusan menjadi lebih efektif, serta menghasilkan keputusan yang terbaik bagi pihak debitur maupun pihak KBPR Amanah.Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan ini telah diuji dengan membandingkan hasil keputusan manual dengan kaputusan yang dihasilkan sistem. Berdasarkan hasil pengujian tersebut, tingkat keakuratan SPK dalam penelitian ini mencapai 97,78%
APLIKASI PENDETEKSI KEMIRIPAN PADA DOKUMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN KARP Inta Widiastuti; Cahya Rahmad; Yuri Ariyanto
Jurnal Informatika Polinema Vol. 1 No. 2 (2015): Vol 1 No 2 (2015)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v1i2.96

Abstract

Kemiripan dokumen merupakan salah satu alternatif yang dapat digunakan untuk mengetahui penjiplakan dalam dokumen. penjiplakan adalah mencuri hasil karya orang lain dan mengakuinya sebagai karya sendiri, tanpa menyertakan referensi ke sumber aslinya. Praktik penjiplakan ini sering terjadi mengingat menyalin dokumen orang lain dapat dilakukan dengan mudah dengan proses yang bernama copy-paste. Untuk mengatasi hal tersebut dibutuhkan suatu hal yang dapat digunakan untuk membantu mendeteksi kemiripan dokumen dengan membandingkan pattern (pola) yang ada pada dokumen teks. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Algoritma Rabin Karp. Algoritma Rabin Karp dapat mendeteksi similarity (kemiripan) di dalam dokumen. Algoritma ini menggunakan hashing untuk menemukan substring(suatu bagian dari string) dalam sebuah teks dengan menggunakan K-gram. Fungsi hashing adalah untuk mengubah suatu jenis data menjadi beberapa bilangan bulat sederhana. Jumlah Karakter yang digunakan sebagai pattern dalam hashing disebut sebagai K-gram. Bilangan bulat hasil dari tersebut akan menjadi tolok ukur untuk mengetahui berapa similarity yang ada pada dokumen tersebut. Hasil dari penelitian ini adalah penggunaan aplikasi pendeteksi kemiripan dengan membandingkan 2 dokumen. Penelitian ini memperlihatkan bahwa algoritma ini dapat berkerja dengan baik dalam mendeteksi kemiripan dokumen dengan memperlihatkan prosentase similarity yang ada pada dokumen tersebut.
WEB PEMBUAT PUISI OTOMATIS MENGGUNAKAN METODE MONTE CARLO Laras Palupi P; Cahya Rahmad; Dwi Puspitasari
Jurnal Informatika Polinema Vol. 1 No. 2 (2015): Vol 1 No 2 (2015)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v1i2.97

Abstract

Puisi adalah karangan sastra yang cara penulisannya terikat oleh bait, baris, irama, sajak, keindahan kata, dan isi. Dikatakan terikat sebab dalam penulisan puisi tidak diungkapkan secara panjang lebar seperti karangan prosa, tetapi harus memperhatikan banyaknya baris atau larik dalam bait dan harus memperhatikan irama persajakkan suku kata akhir. Hasil survey membuktikan bahwa tidak banyak orang dapat menulis puisi. Untuk itu dibuatlah web pembuat puisi otomatis menggunakan metode Monte Carlo untuk mempermudah orang membuat puisi. Monte Carlo adalah sebuah metode pengembangan dari metode pencarian acak yang paling sederhana dalam menyelesaikan suatu permasalahan tanpa harus melibatkan banyak operasi matematika dan struktur data yang rumit. Sistem ini dibuat dengan cara menerima input tema dari user, kemudian sistem akan menampilkan hasil puisi baru. Cara kerjanya yaitu sistem akan mengacak kata awal 90% dari tabel kata awal dan 10% dari tabel kata menggunakan metode Monte Carlo. Untuk kata kedua, ketiga hingga ke-n, sistem akan mengacak kata sesuai tema yang telah dipilih berdasarkan frekuensi yang sering dipakai dalam bank puisi. Hasil dari sistem digunakan untuk membantu orang-orang untuk mengekpresikan perasannya lewat hasil mesin pembuat puisi ini. Pengujian dilakukan dengan dua cara, yaitu pengujian sistem admin serta pengujian yang mengikutsertakan user dalam memberikan penilaian hasil mesin pembuat puisi. User menjalankan aplikasi dengan mencoba masing-masing tema sebanyak tiga kali. Dari hasil tersebut dapat dinilai rata-rata bahwa aplikasi ini baik atau sudah mencukupi dalam membantu orang membuat puisi.
Comparison of Relational Database Modeling Performance based on Number of Normalized Entities: - Yunianto, Dika Rizky; Yudistira Eka Putra; Cahya Rahmad
SMARTICS Journal Vol 9 No 1 (2023): SMARTICS Journal (April 2023)
Publisher : Universitas PGRI Kanjuruhan Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21067/smartics.v9i1.8390

Abstract

The database is the most important part of the development of a software. Management of data storage in the database is very important because the amount of data stored is increasing and varied. Thus requiring increased storage capacity and increased processing time. One form of database used in software is a relational database. Relational database modeling to reduce storage capacity can be circumvented by normalizing the database. From the experimental results, database normalization has an effect on the number of entities. So that the storage capacity and processing time in data processing are also affected by the normalization of the database. The more the number of entities will cause the more time needed in data processing.
Implementasi Optical Character Recognition (OCR) untuk Meningkatkan Akurasi dan Kecepatan Input Data di Posyandu Amelia Marshanda; Harijanto, Budi; Rahmad, Cahya
Jurnal Informatika Polinema Vol. 11 No. 1 (2024): Vol. 11 No. 1 (2024)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v11i1.6025

Abstract

Posyandu adalah salah satu lembaga kesehatan masyarakat yang membutuhkan pengumpulan dan pemrosesan data yang efisien dan akurat untuk keperluan pemantauan dan evaluasi. Namun, proses pengumpulan data di Posyandu saat ini masih dilakukan secara manual dengan mengetikkan informasi langsung ke dalam sistem, yang rentan terhadap kesalahan dan memakan waktu cukup lama. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang mempermudah kader Posyandu dalam proses penginputan data dengan menerapkan teknologi Optical Character Recognition (OCR). Teknologi OCR digunakan untuk mengenali karakter dari teks yang ditulis tangan atau dicetak menjadi format digital yang dapat diproses oleh komputer. Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan data dari alat ukur digital untuk mengukur akurasi dan efisiensi waktu pemrosesan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan mampu mendeteksi karakter pada alat ukur digital dengan rata-rata akurasi sebesar 82% pada jarak 10 cm di dalam ruangan. Selain itu, rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk pemrosesan gambar adalah 2,65 detik per gambar. Berdasarkan hasil tersebut, penerapan teknologi OCR dalam sistem informasi Posyandu terbukti dapat meningkatkan efisiensi penginputan data dengan mempercepat proses dan mengurangi potensi kesalahan.
Design and Simulation Sag Tension of a 20kV Power System with 150kV Tower Infrastructure in Marabahan City with Monte Carlo method Alviando Wisang , Muhammad; Noor Hidayat, Mohamad; Rahmad, Cahya; surya Wijaya, Wldan
BEST Vol 7 No 1 (2025): BEST
Publisher : Universitas PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36456/best.vol7.no1.10234

Abstract

Rumpiang Bridge is a vital object and requires special handling for voltage installation; therefore, a construction that is capable of spanning a wide area is needed, where the construction obtained is the 150 kV HV construction, and for the cable span, it is simulated using the Monte Carlo method for the analysis of cable crossing deflection in Barito Kuala, with three types of cables, namely ACSR, AAAC, and AAACS. The simulation was carried out 1000 times by considering random variations of ±10% in cable weight and tensile force and ±5% in the crossing length. The results show that ACSR and AAAC cables have low average deflections, 3.24 meters and 3.26 meters, respectively, with standard deviations of 0.33 meters and 0.32 meters, indicating stable and consistent mechanical performance. While the AAACS cable shows a higher average deflection of 4.72 meters and a standard deviation of 0.48 meters, indicating a greater variation in deflection due to its physical characteristics. All three cables meet the technical requirement of maximum deflection <30 meters, but ACSR cable is recommended as the primary choice due to its combination of low deflection and high stability, which provides a greater safety margin in extreme crossing environmental conditions.
Pemanfaatan Data PDDIKTI sebagai Pendukung Keputusan Manajemen Perguruan Tinggi Ngatmari, Ngatmari; Musthafa, Muhammad Bisri; Rahmad, Cahya; Asmara, Rosa Andrie; Rahutomo, Faisal
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 3: Juni 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020722585

Abstract

Pangkalan Data Pendidikan Tinggi (PDDIKTI) merupakan sebuah sistem penyimpan data yang dikelola Pusat Data dan Informasi (Pusdatin) Kementrian Ristek dan Pendidikan Tinggi. Data yang tersedia di PDDIKTI merupakan data yang akurat, karena proses pelaporan data akademik secara berkala dua kali setiap. Data yang telah berlimpah tersebut, tentu sangat disayangkan jika tidak digunakan untuk keperluan yang lebih bermanfaat, misal untuk mengetahui pola akademik kelulusan mahasiswa dan prestasi akademik mahasiswa. Untuk memperoleh informasi-informasi penting tersebut bisa dilakukan dengan cara penggalian informasi (knowledge discovery). Teknik dalam memberikan solusi masalah tersebut adalah teknik klasifikasi untuk membantu pengambilan keputusan, misalkan Decission Tree (C4.5, ID3, CHAID, rule induction) dan teknik peramalan (forecasting) menggunakan metode simple moving average (SMA). Tujuan dari penambangan data PDDIKTI adalah untuk melakukan deteksi dini terhadap mahasiswa, sehingga dosen bisa memberikan masukan-masukan ketika mahasiswa tersebut telah diklasifikan sebagai mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu serta memprediksi jumlah mahasiswa yang akan masuk pada perguran tinggi pada salah satu prodi X, sehingga manajemen baik tingkat program studi maupun universitas bisa melakukan langkah-langkah yang dianggap penting guna meningkatkan jumlah mahasiswa. Pengujian pada 2.601 record akademik mahasiswa dengan atribut ipk_sem1, ipk_sem2, ipk_sem3, ipk_sem4, pekerjaan_ortu, ket_lulus, rerata_ipk, penghasilan_ayah, untuk klasifikasi kelulusan mahasiswa menghasilkan nilai accuracy 86,54 % nilai precission 93,37% dan nilai recall 89,27% serta pengujian prediksi jumlah peminat program studi  diperoleh nilai accuracy 78,25 % dan MAPE sebesar 21,75 %.Abstract The Higher Education Database (PDDIKTI) is a data storage system managed by the Center for Data and Information (Pusdatin) of the Ministry of Research and Technology and Higher Education. The data available at PDDIKTI is accurate data, because the process of reporting academic data regularly twice each. The abundant data is certainly unfortunate if not used for more useful purposes, for example to find out the academic patterns of student graduation and student academic achievement. To obtain important information can be done by extracting information (knowledge discovery). Techniques in providing solutions to these problems are classification techniques to assist decision making, for example Decission Tree (C4.5, ID3, CHAID, rule induction) and forecasting techniques using simple moving average (SMA) methods. The purpose of PDDIKTI data mining is to conduct early detection of students, so that lecturers can provide input when the students have been classified as students who graduate not on time and predict the number of students who will enter the tertiary institutions in one of the X study programs, so that management both the level of study program and university can take steps that are considered important to increase the number of students. Tests on 2601 student academic records with the attributes ipk_sem1, ipk_sem2, ipk_sem3, ipk_sem4, occupation_ortu, graduated, average_ipk, income_ayah, for the graduation classification of students resulted in an accuracy value of 86.54% a value of 93.37% and a recall value of 89.27% and a test of 89.27% and a test of graduation prediction of the number of study program enthusiasts obtained an accuracy value of 78.25% and MAPE of 21.75%.
Pemilihan Daging Kelapa Bermutu Berdasarkan Warna dan Tekstur untuk Produksi Wingko Berkualitas Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) dan Fusi Informasi Sumari, Arwin Datumaya Wahyudi; Alfian, Ahmad Alfian; Rahmad, Cahya
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.2021834391

Abstract

Mutu daging kelapa adalah faktor utama yang menentukan kualitas produksi wingko baik yang berasal dari kelapa muda atau kelapa tua dari varietas genjah. Dalam upaya menjaga kualitas produksi wingko kelapa, diperlukan teknik dalam memilih daging kelapa yang bermutu tinggi secara konsisten dengan bantuan teknologi. Dalam penelitian ini telah dibangun sebuah sistem pencitraan digital berbasis Kecerdasan Artifisial untuk pemilihan daging kelapa bermutu. Pemilihan tersebut didasarkan pada warna dan tekstur dengan memanfaatkan Support Vector Machine (SVM) sebagai pengklasifikasi, dan fusi informasi. Pengolahan citra digital menggunakan kombinasi metode Hue, Saturation, Value (HSV) dan metode Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) sebagai pengekstraksi fitur warna dan fitur energi. Kedua macam fiur tersebut difusikan menjadi fitur tunggal guna mempercepat klasifikasi oleh SVM sebagai landasan pemilihan daging kelapa. Dengan menggunakan sistem ini, pemilihan daging kelapa bermutu berhasil mencapai akurasi sebesar 50%. Dalam penelitian ini juga ditemukan bahwa ketidak tepatan pelabelan memberi dampak signifikan pada akurasi pemilihan daging kelapa.AbstractThe quality of coconut meat is a primary factor which determines the quality of wingko production whether that comes from young coconut or old one from Genjah variety. In the effort of maintaining the quality of coconut wingko production, a technique for selecting high quality of coconut meat in consistent way with the aid of technology is needed. In this research, an Artificial Intelligence-based digital imaging system for selecting quality coconut meat has been developed. The selection is based on color and texture by utilizing Support Vector Machine (SVM) as classifier and information fusion. The digital image processing uses the combination of Hue, Saturation, Value (HSV) and Gray-Level Co-Occurrence Matrix (GLCM) methods as color and energy feature extractors. Both features are fused to obtain single feature to accelerate SVM classification as the basis for selection the coconut meat. By using this system, the selection of quality coconut meat is successful to achieve the accuracy as much as 50%. In this research it was also found that incorrectly labeling gives significant impact to the accuracy of coconut meat selection.
Co-Authors A. Shabrina Afrah Ade Putra Lesmana Affandi, Luqman Afrah, A. Shabrina Ahmadi Yuli Ananta Ahya, Anugrah Vito Alfian, Ahmad Alfian Alviando Wisang , Muhammad Amanda Patria Putra Amelia Marshanda Andriani Parastiwi Anik N. Handayani Annisa Puspa Kirana Anugrah Nur Rahmanto Anugrah Vito Ahya Ariadi Retno Tri Ariadi Retno Tri Hayati Ririd Arie Rachmad Syulistyo Arief Prasetyo Arwin Datumaya Wahyudi Sumari Asrori Asrori Bagas Satya Dian Nugraha Banni Satria Andoko Bayu Hari Saputro Ba’ar Wasil Razzaq Budi Harijanto, Budi Cahyono, Lulus Okta Candra Bella Vista Deddy Kusbianto Devi Zettyara Dewandaru, Fajar Dika Rizky Yunianto Dimas Rossiawan Hendra Putra Dimas Wahyu Wibowo Dodo Zulkarnain Dwi Puspitasari Dwi Puspitasari DWI PUSPITASARI Eka Larasati Amalia Eko Hendri S Eko Yudiyanto Ekojono Ekojono Erfan Rohadi Erlangga Adha Widyatama Faisal Rahutomo Fajar Dewandaru Febriyanto, Nugroho Frangky Tupamahu Hapsari, Indri Tri Haryono Haryono Hendra Pradibta Hendrawan, Muhammad Afif Ika Oktavia Pristisari Imam Fahrur Rozi Indri Tri Hapsari Inta Widiastuti Kris Witono Laras Palupi P Lesmana, Ade Putra Marcelina Alifia Rahmawati Martin Nugroho Parapat Maula, Ahmad Zaky Moch Zawaruddin Abdullah Moch. Febry Ramadhani Muhammad Bisri Musthafa Mungki Astiningrum Musthafa, Muhammad Bisri Nabila Rasyidah Ngatmari Ngatmari Ngatmari, Ngatmari Ni’ma Shoumi, Milyun Noor Hidayat, Mohamad Nugroho Febriyanto Nur Afifi, Yunis Fiatin Nurudin Santoso Palupi P, Laras Parapat, Martin Nugroho Pramana Yoga Saputra Pristisari, Ika Oktavia Putra, Amanda Patria Putra, Yudistira Eka Rahmat Satrio Wibowo Ramadhani, Moch. Febry Ratsanjani, M. Hasyim Razzaq, Ba’ar Wasil Riza Awwalul Baqy Rosa A. Asmara Rosa Andrie Asmara Rudy Ariyanto Santoso, Nurudin Saputro, Bayu Hari Satworo Adiwidodo Septian Enggar Sukmana Subhan Indra Prayoga surya Wijaya, Wldan Tri, Ariadi Retno Triana Fatmawati Ulla Delfana Rosiani Vandry Eko Haris Setiyanto Vivin Ayu Lestari Widiastuti, Inta Yan Watequlis Syaifudin Yudistira Eka Putra Yuninanto, Dika Rizky Yuri Ariyanto Yuri Ariyanto Zulkarnain, Dodo