Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
7.708
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MATICS : Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi (Journal of Computer Science and Information Technology) TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Journal of Innovation and Applied Technology Journal of Environmental Engineering and Sustainable Technology Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Habitat Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) SMATIKA Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer JAST : Jurnal Aplikasi Sains dan Teknologi International Journal of Engineering, Science and Information Technology J-Intech (Journal of Information and Technology)
Arief Andy Soebroto
Universitas Brawijaya
Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 110 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 79 Documents
Search
Journal : Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

 4   5   6   7   8 
Sistem Pendukung Keputusan Deteksi Dini Penyakit Strok dengan Multiple Attribute Decision Making Simple Additive Weighting (SAW) Rio Andika Dwiki Adhi Putra; Arief Andy Soebroto
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 5 (2023): Mei 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penyakit strok atau cerebrovaskuler accident ialah gangguan saraf diakibatkan oleh pecahnya pembuluh darah dalam otak, sehingga kehilangan fungsi otak seseorang. Penyakit strok dapat menyebabkan gangguan pada sistem fungsi otak yang vital dan gangguan gerakan yang menghambat aktivitas individu. Menurut World Health Organizasion (WHO), diperkirakan ada sekitar 7,6 juta kematian akibat strok, dengan tingkat kematian sebesar 77%, menunjukkan bahwa penyakit strok termasuk penyakit yang berbahaya. Penting untuk melakukan pencegahan dini melalui pemeriksaan medis karena risiko strok yang tinggi. Deteksi risiko penyakit strok dapat dilakukan dengan mudah jika parameter-parameter yang relevan diketahui. untuk mengatasi masalah pola yang tidak terstruktur, diperlukan sistem yang dapat mempermudah dalam pengambilan keputusan, bisa juga dijadikan sebagai solusi. Alasan memilih metode tersebut dikarenakan sanggup mengatasi permasalahan yang sering terkait dengan ketidakpastian dalam penelitian deteksi penyakit. Hasil akurasi yang didapat dari sistem pendukung keputusan deteksi dini penyakit strok dengan metode multiple attribute decision making simple additive weighting sebesar 74,1%. Dari hasil perhitungan baik secara manual maupun sistem mendapatkan hasil yang sama dimana terdapat beberapa alternatif yang di duga menderita strok, bagi alternatif yang diduga menderita strok diketahui bahwa nilai alternatifnya  0,84 (threshold).
Diagnosis Dini Penyakit Diabetes Mellitus Tipe I dan Tipe II dengan Metode Random Forest Dzikrullah, Muhammad Aulia Fachruz; Soebroto, Arief Andy; Widodo, Agus Wahyu
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 9 (2023): September 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Diabetes melitus (DM) sebagai suatu penyakit atau gangguan metabolisme cronic yang ditandai dengan tingginya kadar gula darah (hiperglikemia) dan disertai gangguan metabolisme karbohidrat, lemak, dan protein karena kurang efisiennya fungsi insulin. Ditahun 2018 Department Pencegahan dan Pengendalian Penyakit Tidak Menular (P2PTM) menyebut didominasi penderita pada kelompok usia 10-14 dengan 403 kasus, kemudian 275 kasus di kelompok usia 5-9 tahun, dan 146 kasus terdapat pada kelompok usia dibawah 5 tahun, sedangkan pada kelompok usia diatas 15 tahun sebanyak 25 kasus. Penelitian yang diajukan adalah membangun sebuah sistem yang digunakan untuk mendeteksi atau mendiagnosa tingkat diabetes menggunakan algoritme random forest (RF). RF dipilih karena berdasarkan penelitian sebelumnya memiliki error rate kecil dan memiliki akurasi yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan metode yang lain. Diagnosa dan tindakan dini pada penderita diabetes ini diperlukan untuk mengetahui seberapa besar kemungkinan orang tersebut menderita diabetes, dan dapat dilakukan tindakan intervensi sebelum individu dengan pre-diabetes tidak menjadi diabetes. Hasil dari penelitian ini adalah tingkat akurasi dari berbagai jumlah tree yang digunakan dalam pembentukan random forest. Nilai akurasi tertinggi yang didapatkan adalah 72% dengan pertimbangan hanya dengan tingkat kedalaman node adalah tiga.
Implementasi Metode Promethee untuk Klasifikasi Penyakit Paru-Paru Hanafi, Andy; Hidayat, Nurul; Soebroto, Arief Andy
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 9 (2023): September 2023
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Paru – paru adalah salah satu organ sangat penting dalam tubuh manusia. Ada beberapa faktor yang menyebabkan yang bisa menyebabkan seseorang terkena penyakit paru – paru salah satunya gaya hidup yang kurang sehat. Tuberkuolosis (TB) merupakan salah satu penyakit paru - paru. Menurut World Health Organization (WHO) pada tahun 2006, Indonesia menempati posisi ke 3 sebagai penyumbang penyakit Tuberkulosis dengan angka 500.000 jiwa dan dalam satu tahun total kematian sebesar 100.000 jiwa. Hal tersebut bisa terjadi karena keterlambatan dalam penanganan pada penderita penyakit paru – paru dan kurangnya pemahaman masyarakat akan gejala dini pada penyakit paru – paru itu sendiri. Dengan adanya masalah tersebut muncul suatu ide mengembangkan sebuah perangkat lunak dalam membantu mendiagnosis penyakit paru – paru dini menggunakan metode Promethee. Promethee adalah salah satu metode yang digunakan untuk mencari suatu urutan dalam alternatif yang beragam. Dengan menggunakan metode tersebut, diharapkan dapat membantu proses diagnosis dini pada penderita penyakit paru – paru. Hasil yang didapatkan dari penerapan metode promethee sebagai klasifikasi penyakit paru – paru yaitu akurasi sebesar 86%.
Klasifikasi Penyakit Tanaman Bawang Merah Menggunakan Metode Fuzzy K-Nearest Neighbor Sitepu, Yosua Christiansen; Hidayat, Nurul; Soebroto, Arief Andy
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 5 (2024): Mei 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Tanaman bawang merah (Allium ascalonicum L.) adalah salah satu jenis tanaman semusim yang termasuk dalam famili Liliaceae. Tanaman bawang merah digunakan oleh manusia sebagai bumbu masakan yang menambah cita rasa pada makanan. Dijumpai kendala dalam proses penanaman bawang merah yaitu penyakit yang membuat tanaman bawang merah tidak dapat dipanen. Oleh karena itu petani membutuhkan solusi agar penyakit tanaman bawang merah dapat diatasi. Metode yang digunakan Fuzzy K-Nearest Neighbor merupakan gabungan dari dua tekniki klasifikasi, yaitu tekniki klasifikasi fuzzy yang digabung dengan teknik klasifikasi K-Nearest Neighbor. Fuzzy K-Nearest Neighbor adalah teknik klasifikasi yang digunakan untuk melakukan sebuah prediksi pada data yang diuji dengan menggunakan konsep fuzzy nilai derajat keanggotaan data pada setiap kelas. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah 15 total gejala yang disebabkan oleh 5 total hama dan penyakit tanaman bawang merah. Akurasi tertinggi yang didapatkan dari hasil pengujian adalah ketika nilai K = 2 hingga nilai K = 6 yang memiliki nilai akurasi sebesar 0,9.
Analisis Peramalan Curah Hujan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (Studi Kasus: Stasiun Klimatologi Jawa Timur) Sukamto, Anjas Pramono; Soebroto, Arief Andy
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 5 (2024): Mei 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penelitian ini fokus pada analisis peramalan curah hujan di Indonesia, sebuah negara tropis yang terdapat curah hujan tinggi sehingga menyebabkan banjir dan tanah longsor. Stasiun Klimatologi Jawa Timur, terletak di Kabupaten Malang, merupakan pusat informasi cuaca dan sering terkena dampak banjir. Studi ini mengidentifikasi pola data historis secara sistematis untuk peramalan yang akurat. Metode peramalan yang digunakan adalah Jaringan Saraf Tiruan, khususnya Extreme Learning Machine (ELM). ELM dianggap efektif dengan tingkat kesalahan rendah dan kecepatan pelatihan yang tinggi. Penelitian ini membandingkan kinerja ELM dibandingkan metode tradisional seperti KNN dan SVM, menunjukkan superioritas ELM dalam kecepatan dan kinerja komputasi. Sebuah studi kasus menggunakan judul "Analisis Peramalan Curah Hujan Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (Studi Kasus: Stasiun Klimatologi Jawa Timur)" menyoroti penerapan ELM dalam konteks ini. Temuan penelitian ini dapat mendukung upaya pencegahan banjir melalui peramalan yang lebih akurat. Kinerja peramalan curah hujan dengan metode ELM memperoleh nilai Mean Squared Error (MSE) 0,021 rasio parameter data pelatihan dan data pengujian sebesar 50% - 50% dan jumlah hidden neuron sebanyak 10 neuron.
Pengembangan Sistem Informasi Kompetisi Berbasis Web (Studi Kasus: Universitas Brawijaya) Akbar, Ali; Brata, Adam Hendra; Soebroto, Arief Andy
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 9 (2024): September 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem informasi kompetisi menggunakan pendekatan iteratif dengan metode prototipe dalam tahapan analisis kebutuhan, menghasilkan 42 kebutuhan fungsional dan 2 kebutuhan non-fungsional dengan lima jenis pengguna, yaitu mahasiswa, pemeriksa, admin fakultas, admin UB, dan guest. Perancangan sistem diwujudkan melalui beberapa diagram klas yang dikelompokkan berdasarkan controller dengan tujuh alur utama yang digambarkan dalam bentuk diagram sekuensial. Implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan JavaScript dengan framework Laravel dan ReactJS, berfokus pada pembuatan kompetisi, pengisian formulir tim, pemeriksaan dan penilaian tim, penilaian akhir, pengelolaan pengguna, dan notifikasi. Pengujian sistem dilakukan dalam dua tahap, yaitu validasi dan compatibility. Pengujian menggunakan metode blackbox testing menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 41 dari total 42 use case, sementara pengujian compatibility menunjukkan hasil 100% pada tujuh browser yang berbeda, mengindikasikan sistem ini dapat digunakan sesuai dengan use case yang telah ditentukan.
Implementasi Algoritma Ant Colony Optimization Untuk Rekomendasi Rute Terpendek Pada Usaha Thriting Di Kota Malang Saiful Kirom, Muhammad Ihsan; Soebroto, Arief Andy
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Fenomena jual beli baju bekas atau yang sekarang dikenal dengan istilah thrifting muncul sebagai alternatif bagi individu yang ingin mengikuti tren mode terkini namun dengan harga yang lebih terjangkau. Fenomena thrifting ini semakin pesat tumbuh di Indonesia, berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik (BPS), angka impor baju bekas pada tahun 2019 mencapai 392 ton. Angka ini meningkat 363% dari tahun sebelumnya, yakni 108 ton. Tingginya permintaan konsumen serta besarnya nilai ekonomi perdagangan membuat usaha thrift banyak bermunculan di kota kota besar, salah satunya adalah Kota Malang. Namun, tidak sedikit juga usaha thrifting yang tidak bertahan lama. Salah satu masalah yang terjadi adalah pendistribusian barang. Masalah yang ditemui didalam usaha thrift “SecondHypes” ini terjadi pada tempat pengiriman produk yang berbeda–beda untuk setiap tempatnya, jarak rute yang dilaluinya, waktu yang digunakan untuk pendistribusian produk dan lain sebagainya. Berdasarkan permasalahan tersebut, Algoritma Ant Colony Optimization digunakan untuk menemukan rute terpendak dalam pengiriman produk. Penelitian ini dilakukan dengan cara mengumpulkan data toko thrift dan menjadikannya matriks jarak untuk setiap toko. Matriks tersebut dilakukan proses perhitungan menggunakan algoritma Ant Colony Optimization dengan parameter terbaik Faktor Pengaruh Feromon: 1, Faktor pengendalian Visibilitas: 1, Jumlah Semut: 100, Jumlah Iterasi: 150. Hasil Penelitian ini menunjukan Algoritma Ant Colony Optimization dapat menghemat jarak yang ditempuh dari 42,4 km menjadi 32,2 km.
Perancangan Antarmuka Pada Sistem Informasi Investasi dan Pemasaran Domba Digital Masyarakat 5.0 Menggunakan Metode Human Centered Design (HCD) (Desa Bumirejo, Kecamatan Dampit, Kabupaten Malang) Wijaya, Aldi Rahman; Soebroto, Arief Andy
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 1 (2025): Januari 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Pertumbuhan teknologi informasi yang semakin pesat, terutama dalam bidang peternakan. Salah satu inovasi terbaru dalam peternakan adalah peternakan domba digital yang menggunakan teknologi digital untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas peternakan. Berdasarkan permasalahan yang ada pada Desa Bumirejo, Kecamatan Dampit, Kabupaten Malang, masih banyak warga yang kesulitan dalam memasarkan hasil ternak domba. Selain itu, kemudahan antarmuka dalam perancangan aplikasi menjadi hal yang sangat berpengaruh terhadap pengalaman pengguna yang baik. Oleh karena itu, perlu dihadirkan sebuah solusi antarmuka yang memiliki fleksibilitas dan dapat diakses di berbagai tempat. Penelitian ini merancang suatu antarmuka pada Sistem Informasi Investasi Dan Pemasaran Domba Digital menggunakan metode Human Centered Design (HCD). Dalam perancangan antarmuka didapatkan hasil penelitian berupa wireframe, high fidelity, serta prototype design. Hasil evaluasi pengujian usabilitas mendapatkan hasil dari aspek efektivitas menggunakan metrik success rate sebesar 99,56%, hasil dari aspek efisiensi menggunakan metrik Overall Relative Efficiency sebesar 100% dan hasil dari aspek kepuasan menggunakan metode System Usability Scale (SUS) rata-rata sebesar 89,1 dengan kategori excellent Hasil excellent dan High Acceptable evaluasi pengalaman pengguna menggunakan User Experience Questionnaire (UEQ) hasil skala daya tarik mendapat kategori excellent, skala efisiensi mendapat kategori excellent, skala ketepatan mendapat kategori excellent, skala stimulasi mendapat kategori Excellent, dan skala kebaruan mendapat kategori good. Kedepannya untuk penelitian selanjutnya perancangan antarmuka aplikasi dilanjutkan kedalam tahapan pengkodean program.
Klasifikasi Penyakit Tumor Otak berdasarkan Citra MRI Menggunakan Metode Convolutional Neural Network EfficientNetV2-S Nainggolan, Yohana Beatrice; Perdana, Rizal Setya; Soebroto, Arief Andy
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 10 (2025): Oktober 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Tumor otak merupakan salah satu penyakit yang menjadi ancaman bagi otak manusia. Diagnosis yang cepat dan akurat merupakan kunci utama untuk menentukan rencana pengobatan yang efektif dan meningkatkan prognosis pasien. Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah salah satu teknik pencitraan medis non-invasif untuk mendeteksi dan mendiagnosis tumor otak. Interpretasi citra MRI secara manual oleh ahli radiologi memiliki kekurangan seperti bersifat subjektif, memakan waktu, dan rentan terhadap kelelahan, yang dapat menyebabkan kesalahan diagnosis. Untuk mengatasi tantangan tersebut, penelitian ini melakukan klasifikasi tumor otak menggunakan arsitektur deep learning modern, EfficientNetV2-S, yang unggul dalam efisiensi dan kecepatan. Model ini dilatih dan divalidasi menggunakan dataset MRI yang mencakup kelas tumor glioma, meningioma, pituitary, serta citra tanpa tumor. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan citra seperti resizing, augmentasi data, diikuti dengan proses fine-tuning pada arsitektur EfficientNetV2-S. Kinerja model dievaluasi secara komprehensif menggunakan metrik akurasi, presisi, sensitivitas, dan F1 score. Hasil pengujian kinerja model menunjukkan bahwa model yang diusulkan mampu mencapai akurasi klasifikasi yang sangat tinggi dan andal terutama pada pembekuan layers transfer learning sebesar 70% untuk 4 kelas dengan akurasi validasi mencapai 99,81%. Pendekatan ini menegaskan potensi EfficientNetV2-S sebagai metode yang robust untuk dikembangkan menjadi sistem pendukung keputusan klinis, yang dapat membantu ahli radiologi dalam mempercepat dan meningkatkan keakuratan diagnosis tumor otak. Kata kunci: efficientnetv2-s, brain tumor, magnetic resonance imaging, transfer learning
Co-Authors Achmad Arwan Achmad Ridok Adam Hendra Brata Ade Wija Nugraha Adi Setyo Nugroho Admaja Dwi Herlambang Agi Putra Kharisma Agi Putra Kharisma, Agi Putra Agus Wahyu Widodo, Agus Wahyu Ahmad Afif Supianto Ahmad Mustafirudin Ahmad Shofi Nurur Rizal Aizul Faiz Iswafaza Alfarisi, Muhammad Asnin Ali Akbar Alysha Ghea Arliana Amira Ibtisama Ana Kusuma Ardani Andreas Tommy Christiawan Andri Wijaya Kusuma Asrul Syawal Asrul, Divanda Arya Inasta Asus Maizar Suryanto H Austenita Pasca Aisyah Baghaz, Renanda DSP Bambang Gunadi Brilliansyach, Raihan Fikri Caesar, Canny Amerilyse Candra Dewi Candra Dewi Catur Ari Setianto Dama Yuliana Deby Putri Indraswari Denny Sagita Rusdianto Destyana Ellingga Pratiwi Destyana Ellingga Pratiwi Dhea Azahria Mawarni Dian Eka Ratnawati Djoko Pramono Dwi Cindy Herta Turnip Dwi Puri Cemani Dzikrullah, Muhammad Aulia Fachruz Edy Santoso Eka Miyahil Uyun Eko Ari Setijono Marhendraputro Eko Arisetijono Elza Fadli Hadimulyo Enggar Septrinas Enggarsita Auliasin Eugenius Yosep Korsan N Evi Irhamillah Azza Faisal Roufa Rohman Faizatul Amalia Fajar Pradana Fauziah Mayasari Iskandar Febrianita Indah Perwitasari Fendy Yulianto Ferdy Wahyurianto Fildzah Amalia Galuh Mazenda Guruh Prayogi Willis Putra Habib Yafi Ardi Hanafi, Andy Hastian Bayu Hendra Darmawan Herman Syantoso Himawan Sutanto I Gede Adi Brahman Nugraha I Putu Bagus Arya Pradnyana Ibnu, Mohammad Ibrahim Kusuma Imam Cholissodin Imam Cholissodin Imam Cholissodin Imam Cholissodin Imam Cholissodin Indra Ekaristio P Indriana Candra Dewi Indriati Indriati Indriati Indriati Ishak Panangian Sinaga Ismiarta Aknuranda Issa Arwani Issa Arwani Karmia Larissa Br Pandia Khoifah Inda Maula Khrisna Widhi Dewanto Krisna Wahyu Aji Kusuma Lailatul Rizqi Ramadhani Lailil Muflikhah Laode Muhamad Fauzan Latifah Hanum Lily Montarcih Limantara Mahdi Fiqia Hafis Maria Tenika Frestantiya Maria Tenika Frestantiya, Maria Tenika Maya Febrianita Moh. Sholichin Mohammad Imron Maulana Muh. Arif Rahman Muhammad Iqbal Kurniawan Muhammad Rois Al Haqq Muhammad Rouzikin Annur Muhammad Tanzil Furqon Muhammad Taruna Praja Utama Mutia Ayu Sabrina Nadya Rahmasari Nadya Sylviani Nainggolan, Yohana Beatrice Niftah Fatiha Armin Niken Hendrakusma Wardani Nizar Rahman Kusworo Nurannisa, Nadhira Nuriya Fadilah Nurudin Santoso Nurul Faizah Nurul Faridah, Nurul Nurul Hidayat Nurul Hidayat Nurul Hidayat Odhia Yustika Putri Priyambadha, Bayu Randy Cahya Wihandika Raymond Gunito Farandy Junior Rekyan Regasari Restia Dwi Oktavianing Tyas Reynald Daffa Pahlevi Ridwan Fajar Widodo Rio Andika Dwiki Adhi Putra Rio Arifando Risda Nur Ainum Riski Ida Agustiyan Risqi Nur Ifansyah Rivaldy Raihan Syams Rizal Setya Perdana Rizal Setya Perdana Saiful Kirom, Muhammad Ihsan Santoso, Nurudin Sativandi Putra Satrio Agung Wicaksono Sitepu, Yosua Christiansen Stefan Levianto Sukamto, Anjas Pramono Surya Wirawan SUTRISNO Sutrisno Sutrisno Sutrisno, Sutrisno Teddy Syach Pratama Thareq Ibrahim Tiara Rossa Diassananda Tryse Rezza Biantong Vasya, M Azka Obila Vicky Virdus Vivien Fathuroya, Vivien Wayan Firdaus Mahmudy Welly Purnomo Wijaya, Aldi Rahman Wildan Ziaulhaq Wildan Ziaulhaq Wildansyah Maulana Rahmat Yearra Taufan Ardy Rinaldy Yusril Iszha Eginata Zaien Bin Umar Alaydrus Ziya El Arief Ziya El Arief, Ziya El