p-Index From 2020 - 2025
8.256
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) TEKNIK INFORMATIKA Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Semantik Techno.Com: Jurnal Teknologi Informasi Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics Fountain of Informatics Journal Jurnal ELTIKOM : Jurnal Teknik Elektro, Teknologi Informasi dan Komputer Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) Faktor Exacta Jukung (Jurnal Teknik Lingkungan) CogITo Smart Journal Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining INOVTEK Polbeng - Seri Informatika JRMSI - Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia KACANEGARA Jurnal Pengabdian pada Masyarakat Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Informatik : Jurnal Ilmu Komputer Jurnal Riset Informatika JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) METIK JURNAL Scientific Journal of Informatics Jifosi Idealis : Indonesia Journal Information System SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal PkM (Pengabdian kepada Masyarakat) Kresna: Jurnal Riset dan Pengabdian Masyarakat Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Jurnal Algoritma Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Journal of Social And Economics Research Journal Of Communication Education Telematika MKOM Jurnal INFOTEL Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication journal of social and economic research JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi)
Claim Missing Document
Check
Articles

Augmentasi Citra Pohon Kelapa Sawit untuk Deteksi Objek Berbasis Deep Learning Dedy Mirwansyah; Achmad Solichin; Fahrullah; Hardi, Richki; Wulan Sari, Nariza Wanti; Arista Rizki, Nanda; Aldo, Dasril
METIK JURNAL (AKREDITASI SINTA 3) Vol. 9 No. 1 (2025): METIK Jurnal
Publisher : LPPM Universitas Mulia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47002/metik.v9i1.1001

Abstract

Penelitian ini menitikberatkan pada Augmentasi citra pohon kelapa sawit untuk deteksi objek menggunakan pendekatan Deep Learning. Pohon kelapa sawit memiliki peran penting dalam industri perkebunan dan pertanian, sehingga pengembangan metode deteksi pohon kelapa sawit yang efisien menjadi krusial dalam pemantauan perkebunan dan pengelolaan sumber daya alam. Metode penelitian melibatkan augmentasi citra, seperti flip, crop, hue, saturation, brightness, exposure dan pra-pemrosesan auto orient dan resize untuk meningkatkan kualitas data pelatihan. Model Deep Learning yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN) yang terintegrasi dengan teknik object detection, memungkinkan identifikasi pohon kelapa sawit dari latar belakang dengan akurasi tinggi. Penelitian ini menggunakan 101 citra kepala sawit dan setelah dilakukan augmentasi berjumlah 253 citra pohon kelapa sawit yang bervariasi dalam kondisi pencahayaan, sudut pandang, dan penutupan daun. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode ini mampu mengidentifikasi pohon kelapa sawit dengan akurasi yang baik, bahkan dalam kondisi yang kompleks. Hasil penelitian ini memiliki potensi aplikasi dalam pemantauan perkebunan kelapa sawit, perencanaan lahan, dan pemantauan lingkungan. Dengan peningkatan akurasi deteksi dan ekstraksi, manajemen perkebunan dan pemantauan lingkungan dapat menjadi lebih efisien dan berkelanjutan.
Optimization of Gradient Boosting Method for Predicting Narcissistic Personality Disorder (NPD) in Employees Solichin, Achmad; Pramudita, Bagas; Painem, Painem; Pradiptha, Anindya Putri
IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) Vol 19, No 2 (2025): April
Publisher : IndoCEISS in colaboration with Universitas Gadjah Mada, Indonesia.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22146/ijccs.103551

Abstract

Narcissistic Personality Disorder (NPD) is a serious challenge in modern workplace environments; however, early detection and appropriate intervention remain unmet needs. This research aims to address the issue by proposing an intelligent system model based on machine learning, utilizing the Gradient Boosting method to predict NPD. The Gradient Boosting method was chosen for its ability to handle complex data and gradually improve prediction performance. This model is integrated with employee data, including a range of psychological, behavioral, and demographic variables relevant to NPD. The primary contribution of this research is the development of a predictive model that can assist organizations in identifying and providing early intervention to employees at risk of developing NPD. In doing so, it is expected to reduce the negative impact of NPD on the workplace, such as interpersonal conflicts and decreased productivity. The study shows significant results in the model's classification performance after applying Recursive Feature Elimination (RFE) to optimize the Gradient Boosting method. The accuracy rate reached 82%, an improvement from the previous 79% achieved using the Gradient Boosting Classifier. This indicates that the RFE-Gradient Boosting model has greater potential in classifying employees who genuinely have narcissistic personality disorder versus those who do not.
PREDIKSI HARGA SAHAM SYARIAH INDONESIA BERDASARKAN ANALISIS FUNDAMENTAL, TEKNIKAL DAN BANDARMOLOGY MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST Rasyid, Annisa; Muharam, Asep Budiyana; Solichin, Achmad
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 2 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i2.7855

Abstract

Investasi pada bursa saham syariah di Indonesia menunjukkan pertumbuhan yang signifikan, seiring dengan meningkatnya minat investor terhadap instrumen keuangan berbasis prinsip syariah. Namun, volatilitas harga saham yang tinggi dan sifatnya yang non-linear menjadikan prediksi harga saham sebagai tantangan tersendiri. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi harga saham syariah Indonesia dengan mengintegrasikan tiga pendekatan analisis, yaitu fundamental, teknikal, dan bandarmologi, menggunakan algoritma Random Forest (RF) sebagai metode pembelajaran mesin berbasis ensemble learning. RF dipilih karena kemampuannya dalam menangani kompleksitas data dan meminimalkan overfitting melalui teknik bootstrapping. Dataset yang digunakan mencakup berbagai indikator dari ketiga pendekatan analisis tersebut, yang kemudian diolah melalui proses pelatihan dan pengujian model RF. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model RF mampu menghasilkan prediksi harga saham dengan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 16,59%, yang mengindikasikan tingkat kesalahan prediksi yang rendah. Analisis Feature of Selection (FoS) menunjukkan bahwa indikator teknikal memberikan kontribusi paling dominan terhadap akurasi model, diikuti oleh indikator bandarmologi dan fundamental. Penyesuaian parameter seperti test_size, n_estimators, random_state, min_samples_split, dan min_samples_leaf turut berkontribusi terhadap peningkatan performa model. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan hybrid berbasis Random Forest dapat menjadi strategi prediktif yang efektif dan akurat dalam mendukung pengambilan keputusan investasi pada saham syariah di Indonesia.
ANALISIS PENGARUH KUALITAS SISTEM INFORMASI DAN KUALITAS LAYANAN TERHADAP PENGALAMAN PENGGUNA APLIKASI CITRIX PADA PT FARATU DENGAN PERCEIVED EFFECTIVENESS SEBAGAI VARIABLE INTERVENING Tan Wee Chang; Achmad Solichin
Journal of Social and Economics Research Vol 7 No 1 (2025): JSER, June 2025
Publisher : Ikatan Dosen Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54783/jser.v7i1.1007

Abstract

Sebagai salah satu industri farmasi nasional yang beroperasi di Kota Bekasi, PT Faratu memiliki peran penting dalam memastikan kelancaran operasional perusahaan melalui dukungan sistem informasi yang handal. Salah satu sistem yang digunakan adalah aplikasi Citrix, yang berfungsi sebagai platform utama dalam mengakses berbagai layanan internal perusahaan. Namun, dalam implementasinya, PT Faratu menghadapi berbagai tantangan, terutama terkait pengalaman pengguna aplikasi tersebut. Beberapa kendala yang sering ditemui antara lain performa sistem yang belum optimal, seperti terjadinya bug atau error pada waktu-waktu tertentu yang menghambat produktivitas kerja. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kualitas sistem informasi dan kualitas layanan terhadap pengalaman pengguna aplikasi Citrix, dengan perceived effectiveness sebagai variabel intervening. Penelitian akan dilakukan dengan pendekatan kuantitatif terhadap 110 responden yang merupakan pengguna aktif aplikasi Citrix di lingkungan PT Faratu, menggunakan saturated sampling. Data dikumpulkan melalui kuesioner, dan dianalisis dengan regresi linier berganda untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung antar variabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas sistem informasi dan kualitas layanan berpengaruh signifikan terhadap perceived effectiveness, dan perceived effectiveness juga berpengaruh signifikan terhadap pengalaman pengguna. Selain itu, ditemukan bahwa Pengaruh kualitas sistem informasi dan kualitas layanan terhadap pengalaman pengguna juga terjadi secara tidak langsung melalui perceived effectiveness sebagai variabel intervening.
ANALISIS PENGARUH KUALITAS SISTEM INFORMASI DAN KUALITAS LAYANAN TERHADAP PENGALAMAN PENGGUNA APLIKASI CITRIX PADA PT FARATU DENGAN PERCEIVED EFFECTIVENESS SEBAGAI VARIABLE INTERVENING Tan Wee Chang; Achmad Solichin
Journal of Social and Economics Research Vol 7 No 1 (2025): JSER, June 2025
Publisher : Ikatan Dosen Menulis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54783/jser.v7i1.1007

Abstract

Sebagai salah satu industri farmasi nasional yang beroperasi di Kota Bekasi, PT Faratu memiliki peran penting dalam memastikan kelancaran operasional perusahaan melalui dukungan sistem informasi yang handal. Salah satu sistem yang digunakan adalah aplikasi Citrix, yang berfungsi sebagai platform utama dalam mengakses berbagai layanan internal perusahaan. Namun, dalam implementasinya, PT Faratu menghadapi berbagai tantangan, terutama terkait pengalaman pengguna aplikasi tersebut. Beberapa kendala yang sering ditemui antara lain performa sistem yang belum optimal, seperti terjadinya bug atau error pada waktu-waktu tertentu yang menghambat produktivitas kerja. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh kualitas sistem informasi dan kualitas layanan terhadap pengalaman pengguna aplikasi Citrix, dengan perceived effectiveness sebagai variabel intervening. Penelitian akan dilakukan dengan pendekatan kuantitatif terhadap 110 responden yang merupakan pengguna aktif aplikasi Citrix di lingkungan PT Faratu, menggunakan saturated sampling. Data dikumpulkan melalui kuesioner, dan dianalisis dengan regresi linier berganda untuk mengetahui pengaruh langsung maupun tidak langsung antar variabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kualitas sistem informasi dan kualitas layanan berpengaruh signifikan terhadap perceived effectiveness, dan perceived effectiveness juga berpengaruh signifikan terhadap pengalaman pengguna. Selain itu, ditemukan bahwa Pengaruh kualitas sistem informasi dan kualitas layanan terhadap pengalaman pengguna juga terjadi secara tidak langsung melalui perceived effectiveness sebagai variabel intervening.
Analisis Sentimen MotoGP Mandalika Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Muhammad Agus Arianto; Achmad Solichin
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 11 No 1 (2022): Jurnal Ticom-September 2022
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v11i1.66

Abstract

Indonesia terpilih sebagai tuan rumah gelaran MotoGP seri kedua setelah MotoGP Qatar. Indonesia menggunakan Pertamina Mandalika International Street Circuit sebagai tempat berlangsungnya gelaran MotoGP, MotoGP Mandalika terbilang sukses, diperkirakan jumlah total penonton sebanyak 102.801 orang, MotoGP Mandalika sempat menjadi trending topic di Twitter yang tentu menuai reaksi yang beragam dari para netizen Indonesia. Untuk mengetahui tweet tersebut bernilai positif, negatif atau netral maka dilakukan analisis sentimen. Salah satu metode analisis sentimen yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah tersebut adalah metode Naïve Bayes. Data yang terkumpul sebanyak 7195 Data yang diambil dalam kurun waktu 18 Maret 2022 sampai 18 April 2022. Data yang sudah didapat kemudian dilakukan remove duplikat, preprocessing, dan klasifikasi menggunakan program Naïve Bayes Classifier yang dibuat menggunakan Bahasa pemrograman PHP. Dari hasil remove duplikat dan preprocessing data yang tersisa sebanyak 1108 data, data dengan sentiment positif 396 data, sentiment netral 494 data dan sentiment negatif 218 data. Hasil dari pengujian akurasi menggunakan perbandingan 70:30 dan 80:20 mendapat nilai akurasi sebesar 57.65% dan 58.10%.
APLIKASI PENDETEKSI KALIMAT KASAR BAHASA INDONESIA PADA FILE AUDIO MENGGUNAKAN JACCARD SIMILARITY DAN N-GRAM Majid, Muhammad Farras; Solichin, Achmad
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 12 No 1 (2023): Jurnal Ticom-September 2023
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v12i1.100

Abstract

Di Indonesia, ujaran kebencian (hate speech) banyak sekali ditemukan di berbagai aplikasi media sosial. Bentuk ujaran kebencian dapat berupa tulisan, suara (audio), dan video. Salah satu ciri ujaran kebencian adalah keberadaan kata-kata kasar, baik yang terucap maupun tertulis. Selain berpotensi menimbulkan kebencian atau konflik, keberadaan kata kasar dapat menimbulkan dampak negatif bagi masyarakat, terutama anak-anak. Keterbukaan akses informasi bagi anak-anak melalui berbagai media sosial mengakibatkan dampak negatif jika anak-anak sering mendengar kata kasar, terutama dalam bentuk audio dan video. Hal tersebut dapat dianggap sebagai suatu kewajaran. Oleh karena itu, deteksi keberadaan kata kasar terutama pada media suara (audio) sangat penting untuk dilakukan. Pada penelitian ini, dikembangkan sebuah aplikasi yang dapat mendeteksi kata atau kalimat kasar dalam Bahasa Indonesia. Aplikasi tersebut dapat digunakan untuk memfilter konten-konten media sosial media. Pada penelitian ini digunakan metode Jaccard similarity  dan N-Gram untuk mendeteksi kata atau kalimat kasar pada sebuah file audio. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Jaccard similarity  dan N-Gram dapat diterapkan dengan baik untuk mendeteksi kata atau kalimat kasar dengan nilai akurasi sebesar 73,4% dan presisi sebesar 88,9%. Aplikasi yang dikembangkan dapat bermanfaat untuk masyarakat dalam mendeteksi dan menyaring kata atau kalimat kasar pada berbagai media, terutama media suara (audio).
Analisis Emosi Pada Live Chat Youtube 'Mata Najwa: 3 Bacapres Bicara Gagasan' Menggunakan Pendekatan Lexicon dan Algoritma Naive Bayes Fadlan Amrullah; Achmad Solichin
Jurnal Ticom: Technology of Information and Communication Vol 12 No 3 (2024): Jurnal Ticom-Mei 2024
Publisher : Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70309/ticom.v12i3.132

Abstract

Pada tahun 2023, Indonesia memasuki periode politik krusial dalam ranah politik, menandai persiapan menuju pemilihan Presiden dan Wakil Presiden serta pemilu legislatif 2024. Dalam konteks ini, media sosial, khususnya YouTube, menjadi panggung utama interaksi politik. Mata Najwa, melalui kanal YouTube-nya, menjadi panggung sentral bagi interaksi politik dengan menyelenggarakan acara siaran langsung berjudul "3 Bacapres Bicara Gagasan" pada 19 September 2023. Pada kesempatan tersebut, para bakal calon Presiden berbagi gagasan dan pandangan langsung kepada masyarakat, memanfaatkan kemajuan teknologi komunikasi. Peran YouTube dalam lanskap politik semakin signifikan, dan respons emosional dalam live chat menjadi fokus analisis. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis emosi terhadap pandangan atau respon masyarakat kepada acara yang diselenggarakan pada kanal youtube Mata Najwa tersebut. Dengan memanfaatkan kamus kata EmoLex, analisis emosi pada dataset yang besar menjadi lebih efisien tanpa memerlukan pelabelan emosi secara manual. Pendekatan machine learning dilakukan melalui ekstraksi fitur TF-IDF dan penerapan Algoritma Multinomial Naive Bayes untuk menganalisis emosi dari teks komentar. Dataset yang digunakan bersumber dari live chat pada acara inti Mata Najwa, yaitu pada saat para bacapres bicara gagasan mereka (Anies Baswedan, Ganjar Pranowo, dan Prabowo Subianto). Dengan menerapkan ekstraksi fitur TF-IDF dan klasifikasi, model yang dikembangkan mencapai tingkat akurasi sebesar 90.67% berdasarkan dataset gabungan ke-tiga bakal calon Presiden
ANALISIS PENGARUH KUALITAS SISTEM, KUALITAS INFORMASI DAN PERCEIVED USEFULNESS TERHADAP KEPUASAN PENGGUNA APLIKASI CARE DALAM UPAYA PENINGKATAN KINERJA KARYAWAN: Studi Kasus PT. Malacca Trust Wuwungan Insurance, Tbk. Tulodo, Bernadeta Asri Rejeki; Solichin, Achmad
JRMSI - Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia Vol. 10 No. 1 (2019): Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia
Publisher : Fakultas Ekonomi, Universitas Negeri Jakarta

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

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk mengukur nilai kepuasan pengguna dalam variabel Kualitas Sistem, Kualitas Informasi, Perceived Usefulness, terhadap Kepuasan Pengguna sistem aplikasi CARE dan dampaknya terhadap kinerja karyawan PT. Malacca Trust Wuwungan Insurance, Tbk. Penelitian ini mengadopsi model kesuksesan sistem informasi DeLone dan McLean yang dikombinasikan dengan model kesuksesan sistem informasi Seddon. Metode pengumpulan data dilakukan melalui penyebaran kuesioner kepada karyawan PT Malacca Trust Wuwungan Insurance, Tbk. Responden yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 50 orang. Responden dipilih menggunakan metode Convenience Sampling. Data yang dikumpulkan dianalisis menggunakan metode SEM yang dioperasikan melalui software SmartPLS. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa kualitas sistem tidak berpengaruh terhadap kepuasan pengguna, kualitas informasi dan perceived usefulness berpengaruh terhadap kepuasan pengguna, dan kepuasan pengguna berpengaruh terhadap kinerja individu.
ANALYSIS OF IMPLEMENTATION OF PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) METHOD ON LECTURERS ASSIGNMENTS TO STUDENTS Chaerullah, Dhiesky; Chalid, Iqbal; Solichin, Achmad
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 4 No. 5 (2023): JUTIF Volume 4, Number 5, October 2023
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2023.4.5.1002

Abstract

When preparing a program for a conference, it is very important to divide teaching and learning tasks according to the areas in which you are involved for teaching and learning to be effective. At the University, the assignment process is still done manually which is very time consuming. Therefore, an appropriate optimization method is needed to handle this. This problem can be solved using a population-based heuristic approach, Particle Swarm Optimization (PSO) has been applied to various fields such as scheduling and assignment. The data used in this research is lecturer assignment data in the form of prioritizing lecturer interest in teaching certain subjects. Based on the calculation results, a test was carried out to determine the effect of the test parameters on the fitness value obtained. From the results of the PSO parameter test, the best number of particles is 100, the best number of repetitions is 100, and the speed combination parameters c1 and c2 are 1.5 and 1.5 with the appropriate value of 94878. The system results, the solution obtained gives good results, i.e. always within tolerance limits, the error scores obtained by placing teachers on subjects that suit their preferences are lower
Co-Authors Abdullah 'Alim Abdurrohim Musthofa Achmad Maulana Agus Harjoko Agus Santoso Ahmad Ihsanudin Ahmad Zainul Mafakhir Akbar, Kafi Kurnia Alfredo Pasaribu Alhafiz, Muhammad Ihza Ananda Surya, Archie Andi Hakim Arif Anggi Ayu Ningtyas Anindya Putri Pradiptha Arif, Andi Hakim Asmoro, Phaksi Bangun Bayu Raditya Nasution Chaerullah, Dhiesky Chalid, Iqbal Chandra, Joko Christian Dasril Aldo Dedy Mirwansyah Desena, Wahyu Desiawan, Masdar Dewantara, Erno Kurniawan Dwi Kristanto Dwi Kristanto Emil Salim Fadlan Amrullah Fahrullah Fahrullah Galih Gumilar Widhasmara Goenawan Brotosaputro Hanafi, Mohammad Afif Hari Soetanto Irennada Ismail Adi Susanto Khaeri Diniari Khansa Khairunnisa Kurnianta, Kristana Lia Amellia Putri Lutfi Nukman Majid, Muhammad Farras Masdar Desiawan Mochammad Andika Putra Mohammad Syafrullah Muhamad Refaldi Muhammad Agus Arianto Muhammad Agus Arianto Muhammad Ali Akbar Muhammad Arif Kurniawan Muhammad Fahrizal Muhammad Hamdi Sukriyandi Muhammad Verdiansyah Muharam, Asep Budiyana Nanda Arista Rizki Nariza Wanti Wulan Sari Nazori AZ Nita, Yulia Noor Ferdyansyah Nugroho, Ludi Nurwijayanti Obby Oktafianto Painem, Painem Painem, Painem Pradana, Rizky Pradiptha, Anindya Putri Pramudita, Bagas Prayogi, Muhamad Nur Rahmat Kurniawan Rasyid, Annisa Ratna Kusumawardani Reka Dwi Syaputra Restu Maulunida Reva Ragam Santika Richki Hardi Riki Wijaya Rizki Darmawan, Dika Robby Suganda Rusdah Rusdah Saddam, M Amiruddin Setiyadi, Prambudi Sister, Maya Gian Suherman Achmad Syahrul, Ahmad Tan Wee Chang Tetlageni, Muhamad Ridho Triyono, Gandung Tulodo, Bernadeta Asri Rejeki Ummu Habibah Romlah Utomo Budiyanto Wati, Lisna Wirasno, Wirasno Zainal A. Hasibuan Zulfikar Rosadi