Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
7.582
P-Index
This Author published in this journals
All Journal KALAM CENDEKIA PGSD KEBUMEN Jurnal Pendidikan Jasmani KURVA S JURNAL MAHASISWA JIKSI (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi) Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Buffer Informatika ELSE (Elementary School Education Journal) : Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Sekolah Dasar Journal of Economic, Bussines and Accounting (COSTING) The Spirit of Society Journal : International Journal of Society Development and Engagement INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal J SIG (Jurnal Sains Informasi Geografi) Jurnal Muara Sains, Teknologi, Kedokteran dan Ilmu Kesehatan Jurnal Pancar (Pendidik Anak cerdas dan Pintar) Alpen: Jurnal Pendidikan Dasar Ghancaran: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra Indonesia Jurnal Bakti Masyarakat Indonesia Civics Education And Social Science Journal (CESSJ) Edudikara: Jurnal Pendidikan dan Pembelajaran Ideguru: Jurnal Karya Ilmiah Guru jurnal dikdas bantara Rabbani: Jurnal Pendidikan Agama Islam JAGROS : Jurnal Agroteknologi dan Sains (Journal of Agrotechnology Science) Edu Consilium : Jurnal Bimbingan dan Konseling Pendidikan Islam Jurnal Potensi Jurnal Abdiraja Journal of Educational Learning and Innovation (ELIa) Humantech : Jurnal Ilmiah Multidisiplin Indonesia Jurnal Jalasena Indo-MathEdu Intellectuals Journal NUSRA: Jurnal Penelitian dan Ilmu Pendidikan Pancasila: Jurnal Keindonesiaan Journal Evidence Of Law JSH: Journal of Sport and Health Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi INJURITY: Journal of Interdisciplinary Studies Jurnal Indonesia Sosial Teknologi EJOIN : Jurnal Pengabdian Masyarakat Soedirman Accounting, Auditing and Public Sector Journal JURNAL PENDIDIKAN OLAHRAGA Tadrusuun: Jurnal Pendidikan Dasar Neraca Manajemen, Akuntansi, dan Ekonomi Journal of Multidisciplinary Inquiry in Science, Technology and Educational Research Kifah AZKIYA Jurnal Pendidikan Guru Madrasah Ibtidaiyah TARBAWIYAT: Jurnal Kependidikan Communica : Journal of Communication Economic Management Business Research Journal
TRI SUTRISNO
UNTAG Samarinda
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Nursing Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 74 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search
Journal : Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems

 1   2 
ANALISIS REKOMENDASI PEMINATAN MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE DENGAN ALGORITMA C4.5 Sutrisno, Tri; Claudia, Stefanny
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 2 No. 2 (2018): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v2i2.2568

Abstract

The application created are used to analyze which thesis preference subject suits students academic performance based on their academic grades. The application also provide online academic consultations features which students can use for their academic consultations. To find their thesis preference, the application use decision tree method with C4.5 algorithm. Testing prediction system using students data from 2012 to 2015 who have found their thesis preference. The value data used is 32 mandatory courses in the Faculty of Information Technology before thesis preference. The application can run , use and perform well in accordance with the design made. Testing is to compare the accuracy of the selected tree model build from training data and the thesis preference students have selected. The average accuracy percentage of this a 72,6227%.
SISTEM REKOMENDASI TRAVEL UMRAH DI JAKARTA BERBASIS WEB DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING Putri, Diri Anindyah Qonitah Dwi; Mulyawan, Bagus; Sutrisno, Tri
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 3 No. 2 (2019): COMPUTATIO : JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION SYSTEMS
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v3i2.6047

Abstract

The umrah travel recommendation system is an application made using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method and the Simple Additive Weighting (SAW) method. This application will provide recommendations for Umrah travel, first with the AHP method. The AHP method performs pairwise comparisons using the paired comparison scale determined by Saaty, which will then produce priority weight per criterion to be used in the process of calculating preference values in the SAW method ranking, the results of priority weights obtained are price, downpayment, distance, facilities, the number of pilgrims and travel packages is 0.304, 0.304, 0.202, 0.087, 0.072, 0.032. In the SAW method was chosen in determining the ranking of Umrah travel data with predetermined criteria. Tests were carried out using 50 Umrah travel data in Jakarta obtained online. The results can be concluded that Al-Razafa is the first choice with SAW 0.931.  Sistem rekomendasi perjalanan umrah adalah aplikasi yang dibangun dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Aplikasi ini mula-mula menyediakan rekomendasi perjalanan umrah dengan metode AHP. Metode AHP melakukan perbandingan berpasangan dengan menggunakan skala yang ditentukan oleh Saaty yang kemudian menghasilkan bobot prioritas untuk setiap criterion untuk digunakan pada proses perhitungan preference value pada metode SAW. Hasil dari bobot prioritas yang didapatkan adalah harga, uang muka (down-payment), jarak, fasilitas, jumlah paket perjalanan dan haji dengan nilai 0.304, 0.304, 0.202, 0.087, 0.072, dan 0.032. Metode SAW dipilih dalam penentuan pemeringkatan data perjalanan umrah dengan kriteria yang telah ditentukan. Pengujian dilakukan dengan menggunakan data 50 perjalanan umrah di Jakarta yang didapatkan secara online. Hasil yang didapatkan menyimpulkan bahwa Al-Razafa merupakan pilihan terbaik dengan bobot SAW 0.931.
PEMILIHAN BAHAN MAKANAN ANAK BALITA DENGAN PENERAPAN FINITE COVERING Chandriyani, Ika; Herwindiati, Dyah Erny; Sutrisno, Tri
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 6 No. 1 (2022): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v6i1.16231

Abstract

Sistem pemilihan bahan makanan berdasarkan kebutuhan jenis zat gizi merupakan program website yang dibuat untuk memberikan rekomendasi kepada ibu yang memiliki anak balita agar anak balita tersebut dapat terpenuhi kebutuhan zat gizinya sehingga pertumbuhan dan perkembangannya dapat lebih optimal. Diterapkannya metode finite covering agar sistem dapat mengeluarkan rekomendasi kombinasi bahan makanan dengan jumlah jenis paling sedikit namun mencakup seluruh kebutuhan jenis zat gizi penting anak balita. Pada proses perhitungan, dibentuk graf dengan sisi mewakili zat gizi dan simpul mewakili jenis bahan makanan. Graf tersebut kemudian direpresentasikan dalam bentuk matriks untuk dilakukan proses pencarian sel esensial dan pereduksian agar ditemukan minimal covering yaitu himpunan covering dengan jumlah simpul paling sedikit. Pada sistem ini, pengguna dapat memasukkan berbagai jenis bahan makanan kemudian sistem akan memberikan hasil rekomendasi berdasarkan metode finite covering. Sistem difokuskan pada 11 jenis zat gizi, jika bahan makanan yang dimasukkan tidak mengandung kesebelas jenis zat gizi, maka sistem akan memberikan informasi zat gizi yang masih kurang. Berdasarkan percobaan 10 hasil rekomendasi bahan makanan, jika dianalisa secara langsung oleh dokter gizi, didapatkan akurasi 80% dan jika dievaluasi berdasarkan bahan makanan pada sistem didapatkan 93.69%. Kesimpulan yang didapat adalah sistem bekerja dengan baik dan sesuai dengan tujuan pembuatan sistem.
Analisa Penggunaan Algoritma Apriori Beserta Market Basket Analysis Untuk Menentukan Pola Beli Konumen Di Kantin XY Tjengharwidjaja, Adryan; Arisandi, Desi; Sutrisno, Tri
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 7 No. 1 (2023): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v7i1.16232

Abstract

Bisnis usaha yang bergerak di bidang kuliner sangat berkembang pesat di Indonesia. Setiap usaha ini memiliki keunikan sendiri dalam pilihan item dalam menu yang dijual namun karena banyak nya bisnis yang bergerak dalam bidang serupa, persaingan pun tetap tidak bisa dihindari. Kesulitan persaingan juga bertambah lagi akibat wabah virus Covid-19 yang masih ada di Indonesia. Untuk bisa tetap bersaing dan menutup kerugian pendapatan, maka bisnis kuliner ini harus memanfaatkan teknologi, mulai harus beradaptasi melakukan penjualan secara online. Penyusun namun percaya, selain faktor adaptasi menggunakan teknologi untuk berjualan, masih ada faktor lain yang bisa dipertimbangkan untuk lebih mendukung penjualan bisnis, faktor tersebut adalah pola beli konsumen pada suatu tempat makan. Penyusun memiliki hipotesis apabila dapat ditemukan pola beli item yang ada di menu, maka bisa ditarik kesimpulan bahwa item tersebut sangat diminati oleh pelanggan. Untuk laporan ini penyusun memiliki sukarelawan yaitu Kantin XY. Data yang digunakan adalah data transaksi penjualan selama 2 bulan berjumlah 600 data, data yang dicatat berasal dari cabang Kantin XY di Bangka Raya. Algoritma yang digunakan adalah algoritma apriori dan dan dalam perhitungan menggunakan program berbasi web yang dibuat dengan bahasa pemrograman PHP, minimum support 2% dan minimum confidence 30%. Hasil yang didapatkan adalah 3 aturan asosiasi yang bisa menjadi panduan bagi pemilik Kantin XY untuk menyusun strategi penjualan dari hasil analisa yang didapat.
Pembangunan Aplikasi Freelancing Sektor Konstruksi Rumah Berbasis Web Alamsyah, Fawwazi; Dewayani, Ery; Sutrisno, Tri
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 7 No. 1 (2023): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v7i1.16511

Abstract

Di Indonesia banyak pekerja sektor konstruksi ataupun biasa disebut tukang bangunan yang jujur dan berkualitas tetapi kesulitan dalam mencari pekerjaan. Padahal banyak pemilik bangunan yang kesulitan mencari pekerja sektor konstruksi yang jujur dan berkualitas. Salah satu penyebabnya adalah karena kurangnya testimoni hasil pekerjaan dan permasaran yang terbatas dari mulut ke mulut, dari masalah itu memiliki ide untuk membangun suatu platform atau aplikasi yang menyambungkan antara SDM bidang konstruksi dengan calon pelanggan. dengan aplikasi ini, maka calon pelanggan bisa dengan mudah mencari SDM yang jujur dan berkualitas dikarenakan adanya informasi review dari pelanggan lain. Pada aplikasi ini pelanggan bisa menawarkan suatu projek, dan langsung ditawar oleh beberapa pekerja sekaligus. Dari situ pelanggan dapat dengan mudah memilih SDM yang paling sesuai dengan budget dan ekspetasi nya. Sistem ini dibangun menggunakan metode waterfall dengan framework PHP yaitu Laravel versi 8 didukung dengan database phpMyAdmin untuk mengolah basis datanya.
Analisis dan Prediksi Data Pemantauan Coronavirus Disease 2019 di Provinsi Daerah Khusus Ibukota Jakarta dengan Metode Double Exponential Smoothing Daniel, Andrew Davyn; Dewayani, Ery; Sutrisno, Tri
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 6 No. 2 (2022): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v6i2.17212

Abstract

Data Pemantauan Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) adalah bagian penting dalam pertimbangan mengambil keputusan terkait pencegahan COVID-19 khususnya pada Provinsi Daerah Khusus Ibukota Jakarta (DKI Jakarta). Data Pemantauan COVID-19 dianalisis dan diprediksi dengan pembuatan program aplikasi prediksi berbasis web menggunakan Personal Home Page (PHP) dengan framework Laravel dan MySQL yang bertujuan untuk menyajikan informasi penting terkait kondisi pandemi saat ini yang akan membantu dalam pengambilan keputusan. Data tersebut juga digunakan untuk memprediksikan perkiraan jumlah kasus COVID-19 pada masa depan. Data Pemantauan COVID-19 ini berisi data-data seperti Data Jakarta yang berisi informasi harian tentang pemantauan jumlah kasus COVID-19 di DKI Jakarta yang akan dilakukan pemilihan data untuk diprediksi, terdapat juga data lain berupa tampilan dashboard seperti Data Indonesia, Hasil Lab, Pemakaman, Rapid Diagnostic Test Antibody & Antigen dan Vaksinasi Jakarta & Indonesia untuk visualisasi data. Perhitungan prediksi yang dipakai pada penelitian ini menggunakan metode Double Exponential Smoothing karena metode prediksi ini memiliki keakuratan tinggi serta cocok untuk data yang naik turun dalam memprediksikan data pada masa depan. Hasil analisis dan prediksi ini dapat dipakai untuk pertimbangan pengambilan keputusan dalam penanganan COVID-19 di DKI Jakarta.
DASHBOARD UNTUK MEMONITORISASI PROSES BONGKAR MUAT TRUK PADA PABRIK PT MAYORA INDAH TBK. Robbyantoh, Karel Prasetya; Hugeng, Hugeng; Sutrisno, Tri
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 6 No. 2 (2022): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v6i2.17420

Abstract

Di era globalisasi ini persaingan bisnis semakin ketat, karena adanya sistem informasi yang semakin berkembang. Sistem informasi yang tersedia juga bergantung pada ketersediaan data yang ada, karena ketersediaan data yang dikelola dan dipergunakan dengan baik akan dapat sangat berguna dalam proses bisnis. Sebagai perusahaan yang bergerak dalam bidang consumer goods, Produk – produk yang diproduksi di dalam pabrik – pabrik mayora, setelah selesai diproduksi dan dikemas produk akan dikirim untuk di proses ke gudang, dalam pengiriman pada lajur darat digunakan kendaraan truk dan di bongkar muat di setiap gudang, proses ini disebut proses trucking. Pada skripsi ini dibuat data mart menggunakan Nine-Step Kimball Methodology serta perhitungan KPI (Key Performance Indicator) dari data trucking dengan business intelligence untuk menilai kualitas proses bongkar muat pada setiap gudang menggunakan teori antrian. Data trucking divisualisasikan dengan dashboard menggunakan metode prototype untuk memberikan informasi dan wawasan kepada perusahaan tentang informasi proses trucking dan penilaian KPI bagi proses tersebut.
Evaluasi Penilaian Kinerja Karyawan dengan Metode Naïve Bayes Kenny, Kenny; Arisandi, Desi; Sutrisno, Tri
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v8i1.20287

Abstract

Sistem penilaian kinerja karyawan adalah sebuah sistem yang digunakan untuk menilai kinerja terbaik para karyawannya. Perusahaan melakukan penilaian kinerja terbaik terhadap karyawan untuk mengevaluasi, memovitasi, memverifikasi dan meningkatkan kinerjanya. Hasil kinerja ini menjadi alat untuk membantu pengambilan keputusan seperti promosi, pemberhentian, pemberian bonus atau memberikan umpan balik bagi karyawan. Penilaian dalam penelitian yang telah dilakukan menggunakan 5 kriteria : kehadiran, ketepatan waktu, sikap, kualitas, dan kuantitas menggunakan metode naïve bayes. data yang dipakai dalam penelitian berupa 126 data training. Hasil prediksi diklasifikasikan sebagai Kompeten atau Tidak Kompeten. Testing confusion matrix menghasilkan akurasi sebesar 86.8% dengan menggunakan 70% data training dan 30% data testing.
Analisis Penentuan Rekomendasi Mata Kuliah yang Berpengaruh Dalam Dunia Kerja dengan Menggunakan Algoritma C4.5 Harvian, Rayvaldi; Mulyawan, Bagus; Sutrisno, Tri
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v8i1.20288

Abstract

Pendidikan tidak terlepas kaitannya dengan dunia kerja sehingga diperlukan sebuah sistem yang membantu memberikan gambaran mata kuliah yang dibutuhkan oleh perusahaan. Aplikasi ini diharapkan membantu mahasiswa dapat bekerja sesuai dengan pekerjaan yang diinginkan dan siap dalam menghadapi persaingan dalam dunia kerja. Aplikasi ini dirancang bertujuan untuk memberikan rekomendasi mata kuliah yang berpengaruh dalam dunia kerja sehingga dapat mempermudah mahasiswa dalam mendapatkan informasi tentang mata kuliah yang dibutuhkan oleh pekerjaan yang diinginkan sehingga mahasiswa tidak kesulitan dalam memilih mata kuliah yang berpengaruh dalam dunia kerja. Metode yang digunakan untuk rekomendasi dengan menggunakan Algoritma C4.5 dan aplikasi ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman Javascript dan memakai sistem basis data MongoDB. Dalam melakukan pengujian metode maka diperlukan akurasi menggunakan confusion matrix dengan beberapa skema pengujian dan tingkat akurasi yang paling tinggi dengan menggunakan data latih 50% dan data uji 50% dengan akurasi sebesar 80%. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, aplikasi ini dapat bekerja dengan baik sehingga membantu mahasiswa dalam memilih mata kuliah yang dibutuhkan sesuai dengan pekerjaan yang diinginkan
Pengembangan Aplikasi Pengukuran Capaian Pembelajaran Mahasiswa untuk Rekomendasi Mata Kuliah Peminatan Menggunakan Algoritma Decision Tree Ramadhan, Syahrul; Mulyawan, Bagus; Sutrisno, Tri
Computatio : Journal of Computer Science and Information Systems Vol. 8 No. 1 (2024): Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems
Publisher : Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24912/computatio.v8i1.20289

Abstract

Pengukuran capaian pembelajaran mahasiswa sangat diperlukan untuk proses penilaian yang sesuai dan juga untuk keperluan lain seperti akreditasi. Sistem pemberian rekomendasi matakuliah peminatan juga sangat diperlukan untuk mahasiswa agar tidak terhambat dan lulus tepat pada waktunya. Untuk itu diperlukan sebuah sistem yang secara khusus dapat memberikan informasi-informasi tersebut. Perancangan aplikasi ini dilakukan dengan tujuan memberikan informasi-informasi yang dibutuhkan untuk melihat capaian mahasiswa dan merekomendasikan matakuliah peminatan yang sesuai berdasarkan data mahasiswa tersebut. Proses rekomendasi yang dilakukan menggunakan algoritma decision tree. Rancangan aplikasi ini dibuat berbasis website dengan menggunakan JavaScript sebagai backend dan MongoDB sebagai pengaturan sistem basis data yang digunakan. Untuk mengukur akurasi metode digunakan confusion matrix dengan mengambil dua puluh persen sampel data untuk dibandingkan dengan hasil dari algoritma yang digunakan dan nilai akurasi yang didapatkan cukup baik yaitu sekitar 75% dan 87,5% untuk 40 persen data. Hasil akhir untuk aplikasi ini adalah bahwa aplikasi pengukuran capaian pembelajaran dan rekomendasi matakuliah sudah cukup baik dalam memberikan informasi capaian mahasiswa dan rekomendasi matakuliah peminatan secara otomatis.
Co-Authors Achmad Faqih Adi Prawito Afsari, Murnika Alami, Rahmalina Alamsyah, Fawwazi Alyuan Dasira Aminuyati Anjelie, Mega Karina Aqil, Ibnu ARDAN, MOHAMAD Atiek Sri Purwati Bagus Mulyawan Chandriyani, Ika Claudia, Stefanny Daniel, Andrew Davyn Dedi Trisnawarman Desi Arisandi Dyah Erny Herwindiati El-Yunusi, Muhammad Yusron Maulana Ery Dewayani Fatimah, Rahmi Faurani I Santi Singagerda Fauzaini, Fadhlan Fakhrizal Fauzi, Aditia Hakiki, Nisa Handoyo, Rico Haris Farsya, Muhammad Yana Harvian, Rayvaldi Hasanah9, Uswatun Hasrianto, Hasrianto Henry, OK Hilmy, Zakwan Hugeng Hugeng Hutagalung, Maasyithah Irvan Lewenusa, Irvan Jinan, Anisatul Kenny Kenny Kiftiyah, Anifatul Koko Prasetyo, Koko Larasati, Anggita Lestari, Indri Lestari, Lutfiana Sinta Maesaroh, Syti Sarah Maghfiroh, Nuzul Mahendra, Rezza Adiluhung Prasetya Maryono Maryono Meidawati Suswandari, Meidawati Mendita, Gaizka Moefty Mahendra, Moefty Para Mitta Purbosari Paradika Angganing Pradana Putra, Andrew Prasetya, Aldy Prasetya, Rezza Adiluhung Purbosari, Paramitta Putra, Aji Widya Putri, Diri Anindyah Qonitah Dwi Robbyantoh, Karel Prasetya Rosyidi, Moh. Alfin Sagaro, Ariya Sangkhawan, Thammanoon Sari, Nurratri Kurnia Sarwahita, Salsabila Adwitiya Setiawan, Muhammad Ikhsan Setyani, Dwi Subekti, Anjas Asmara Sukamdani, Ryan Rici Suryana, Yono Susilo, Trisno Swardana, Ardli Syahrul R, Syahrul Tintin Febrianti Tjengharwidjaja, Adryan Tyas Adi, Fajar Undari, Amelia Putri Viny Christanti M Wasino Wasino Widianto, Brian Kurniawan Wulandari Wulandari Yoewono, Gregorius Farrel Yuanita FD Sidabutar Zaki Prawira, Muhammad