Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
7.049
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Yustisia Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika) Jurnal EECCIS Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer JOIV : International Journal on Informatics Visualization Jurnal Komputasi Jurnal Sains dan Informatika Jurnal Teknoinfo ILKOM Jurnal Ilmiah Jurnal Ilmiah Media Sisfo Jurnal Tekno Kompak JUTIS : Jurnal Teknik Informatika EKONOMI BISNIS Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Jurnal Abadimas Gorontalo JTIKOM: Jurnal Teknik dan Sistem Komputer Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Jurnal Ilmiah Infrastruktur Teknologi Informasi Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Journal Social Science And Technology For Community Service Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Jurnal Telematics and Information Technology (TELEFORTECH) Journal of Engineering and Information Technology for Community Service Jurnal Media Borneo Jurnal Informatika Polinema (JIP) Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi Jurnal Rekayasa Perangkat Lunak Green Engineering: Journal of Engineering and Applied Science JuTISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) Mitra Jurnal Pengabdian Masyarakat Multidisiplin (MJPMM) Global Science: Journal of Information Technology and Computer Science Jurnal Komputasi Jurnal Elektronika dan Telekomunikasi
Agus Wantoro
Universitas Aisyah Pringsewu
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Astronomy Automotive Engineering 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 Dentistry Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 68 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 68 Documents
Search

 3   4   5   6   7 
PENGARUH KOMPETENSI DAN KOMITMEN PENYIDIK TERHADAP PENYELESAIAN KOMPLAIN KELUARGA/KORBAN DALAM PENANGANAN PERKARA OLEH ANGGOTA RESKRIM POLRES LAMPUNG UTARA Agus Wantoro
Yustisia Vol 1, No 1: April 2012
Publisher : Faculty of Law, Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/yustisia.v1i1.10604

Abstract

AbstractThe aim of this research is to explore the influence of the competence and commitment of an investigators or an assistant investigator in the investigation process. The result shows that both of competence and commitment of an investigator or an assistant investigator have a significant relationship with the settlement of complaints. Competence has a strong enough influence with the resolution of complaints while the family has committed a weak influence on the family settlement of complaints/victims. Research findings indicate that the resolution of victim complaints will be good if the competence and commitment of investigators increased.
SISTEM INFORMASI REKAM MEDIS PASIEN THALASSEMIA (STUDI KASUS : POPTI Cabang BANDAR LAMPUNG) Muhammad Zihad Prasetyo; Erliyan Susanto; Agus Wantoro
Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Vol 4, No 3 (2023): Volume 4 Nomer 3 September 2023
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtsi.v4i3.3140

Abstract

Penelitian ini berlokasi di RSUDAM Bandar Lampung yang bertujuan untuk untuk membangun sistem informasi rekam medis pasien thalassemia yang dapat menampilkan rekam medis pasien secara online, memberi pengingat jadwal minum obat dan jadwal melakukan transfusi darah untuk pasien, serta memberikan kemudahan pada pasien dalam memesan ruangan untuk kegiatan transfusi darah. Penelitian dengan pendekatan metode Extreme Programming ini dikembangkan dengan menggunakan Bahasa pemrograman PHP, framework Laravel, dan MySQL sebagai database. Design penelitian menggunakan Use case Diagram, Class Diagram, Activity Diagram, dan Design interface menggunakan software Adobe XD. Pengujian terhadap sistem ini menggunakan Black Box yang menguji aspek functionality dan aspek usability. Hasil dari pengujian functionality diperoleh nilai sebesar 99,14%, dengan kesimpulan sistem ini diterima secara kelayakan fungsi oleh pengguna. Dan terakhir adalah pengujian usability, diperoleh nilai sebesar 96,67% dengan kesimpulan secara penggunaan sistem yang dibuat sudah sangat layak
IMPLEMENTASI METODE AIDA DALAM PENGEMBANGAN WEBSITE SEBAGAI PENINGKATAN PROMOSI PRODUK MAKANAN UMKM PUDING HAYU Mardha Ariyani; Ade Surahman; Suaidah Suaidah; Agus Wantoro
Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Vol 4, No 3 (2023): Volume 4 Nomer 3 September 2023
Publisher : Universitas Teknokrat Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33365/jtsi.v4i3.2768

Abstract

Puding Hayu merupakan salah satu produk rumahan yang dicetus oleh ibu rumah tangga sebagai pengganti waktu luang. Produk yang telah dihasilkan tidak dapat dipromosikan dengan baik serta terkendala oleh teknologi yang pesat saat ini menjadi masalah dalam keberlangsungan UMKM Puding Hayu. Pesatnya perkembangan teknologi saat ini menuntut pelaku UMKM untuk selalu mengikuti perkembangan pasar terutama dalam bidang promosi. Dengan permasalahan tersebut sangatlah penting dalam membuat promosi dengan menerapkan Metode AIDA. Metode yang digunakan adalah Metode AIDA yang terdiri dari empat fase yaitu Attention, Interest, Desire dan Action yang diterapkan dalam promosi serta pada sistem. Pengujian pada sistem ini akan menggunakan pengujian Black Box dan pengujian ISO 25010 dengan menggunakan sub-karakteristik functionality dan usability. Berdasarkan hasil pengujian Black Box yang telah dilakukan bahwa semua fitur dapat berfungsi dengan baik. Kemudian berdasarkan pengujian ISO 25010 dengan menggunakan karakteristik fungsionality diperoleh persentase 100% dan karakteristik usability dengan rata-rata persentase 95,1% sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai persentase yang diperoleh menunjukkan skala “sangat baik”.
Sistem Informasi Pemberian Bonus Karyawan Operasional Menggunakan Metode Simple Additive Weghting (SAW) Devi Utari; Permata; Agus Wantoro
Jurnal Media Borneo Vol. 1 No. 1 (2023): Volume 1 Number 1 Agustus 2023
Publisher : CV. Keranjang Teknologi Media

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58602/mediaborneo.v1i1.10

Abstract

PT Pinus Merah Abadi Branch of Liwa West Lampung has bonuses given to employees in the operational section but so the evaluation of employee bonuses has only been based on the subjective assessment of superiors not based on other components, resulting in the evaluation of employee bonuses being constrained. Lack of transparency in assessment. The system development method uses the Extreme Programming method and system design uses UML. The implementation of this system uses PHP and MySQL as databases, and system testing uses ISO25010. The result achieved is a decision support system for determining employee bonuses using the Simple Additive Weighting method. The results of ISO 25010 testing which was carried out involving 27 respondents concluded that the quality of the feasibility of the resulting software has a percentage of success with a total average of 90.88%.
Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM) dengan Kombinasi Media Sosial untuk Meningkatkan Penjualan Fadly, Muhtad; Wantoro, Agus
EKONOMI BISNIS Vol. 25 No. 2 (2019): Ekonomi Bisnis
Publisher : Universitas Islam Syekh-Yusuf

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

Abstract

Persaingan dunia bisnis di era globalisasi semakin ketat. Perusahaan dituntut untuk lebih inovatif dan kreatif dalam mengelola perusahaannya. Berkurangnya loyalitas pelanggan disebabkan oleh beberapa faktor : (1) banyaknya pilihan produk dan jasa (2) ketersediaan informasi (3) kebanyakan produk/jasa yang hampir sama dan (4) masalah keuangan konsumen. Tahun 2015 PT. Istana Lampung Raya yang merupakan perusahaan penjualan mobil Honda hanya mampu menjual kendaraan 980 unit. Angka ini tertinggal jauh dengan rivalnya Toyota yang mampu menjual 1300 unit. Untuk meningkatkan jumlah penjualan perlu dilakukan upaya peningkatan yang berimbas pada meningkatnya jumlah penjualan. Peningkatkan jumlah pelanggan dapat menerapkan strategi CRM dengan memanfaatkan teknologi dan media social menjadi alternatif yang dapat digunakan. Perkembangan media sosial mengalami peningkatan dalam jumlah pengguna. Rata-rata masyarakat Indonesia menggunakan media sosial dalam satu hari menghabiskan waktu selama 23 menit. Setiap harinya rata-rata ada 65 juta pengguna di Indonesia sebanyak 97% pengguna mengakses media sosial terbesar di dunia lewat smartphone. Banyaknya pengguna Media social menjadi peluang yang dapat dimanfaatkan dengan mengkombinasikan dengan CRM. Penerapan model CRM yang dikombinasi dengan pemanfaatan media sosial sebagai pengelola asset digital mampu meningkatkan jumlah pengikut di Instagram (IG) pada tahun 2018 sebesar 46.52% dan meningkatkan jumlah Surat Permintaan Kendaraan sebesar 27%.Kata Kunci : Management Hubungan Pelanggan, Medsos, Digital Aset, Pelanggan 
Optimization of Alternative Assessment with Modified MOORA Method: Case Study of Contract Employee Selection Waqas Arshad, Muhammad; Sintaro, Sanriomi; Rahmanto, Yuri; Wantoro, Agus; Setiawansyah
KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Vol. 4 No. 6 (2024): Juni 2024
Publisher : STMIK Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/klik.v4i6.1891

Abstract

Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) is a multi-criteria decision-making method used to evaluate and select the best alternative based on multiple objectives or criteria. One of the main disadvantages of the MOORA method is subjectivity in the determination of the weight of criteria. In this method, the decision maker must determine the relative weight of each criterion used to evaluate alternatives. Subjectivity in the weighting of criteria can also lead to inconsistencies between different decision makers or experts, resulting decisions can be less transparent and less acceptable to all parties involved, reducing confidence in the validity and accuracy of the results. Optimization of alternative assessment with modified MOORA method is to develop alternative assessment methods that are more accurate and objective by integrating standard deviation into the MOORA method. This study aims to overcome the weaknesses of conventional MOORA methods in dealing with data variation and assessment subjectivity by introducing a more data-driven mechanism of calculating the weight of criteria. Through testing and comparing performance between modified MOORA methods and conventional methods, this study aims to demonstrate improved accuracy, consistency, and reliability in alternative assessment results. In addition, this research is expected to provide practical implementation guidance for the application of the modified MOORA method in the Decision Support System (DSS), so as to improve the efficiency and quality of decision making in various sectors. The ranking results showed that the results of rank 1 were obtained by Employee 6 with a final score of 0.3375, rank 2 was obtained by Employee 3 with a final score of 0.2904, and rank 3 was obtained by Employee 7 with a final score of 0.2756. The results of the comparison test of the original rank with SD-MOORA showed a correlation value of 1, so it can be concluded that there is a very strong and positive relationship between the original rating and the SD-MOORA rating. This shows that the rating produced by SD-MOORA is very consistent with the original ranking, thus giving validity to the effectiveness of SD-MOORA in replicating the original rating results more objectively and efficiently. The results of the SD-MOORA modification showed significant improvements in the accuracy and objectivity of decision making.
Implementation of fuzzy logic approach for thalassemia screening in children Redy Susanto, Erliyan; Syarif, Admi; Warsito, Warsito; Nisa Berawi, Khairun; Ayu Sangging, Putu Ristyaning; Wantoro, Agus
IAES International Journal of Artificial Intelligence (IJ-AI) Vol 13, No 4: December 2024
Publisher : Institute of Advanced Engineering and Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.11591/ijai.v13.i4.pp4062-4070

Abstract

Thalassemia is one of the most dangerous blood disorders that can lead to severe complications. It is an inherited disease, usually detected after a child is two to four years old. Identification of thalassemia is a complex task, involving many variables. Doctors generally diagnose thalassemia by using a complete blood count (CBC) and high-performance liquid chromatography (HPLC) test results. However, HPLC tests are expensive and time consuming, hence the need for other methods to identify thalassemia. There are many studies on the application of artificial intelligence for medical applications. In this study, we developed a new fuzzy-based approach to identify thalassemia based on a patient’s blood laboratory results. First, we analyzed the CBC data for blood disorder prediction. Secondly, we adopt the test results of peripheral blood smear (PBS) to identify whether the person has thalassemia. We conducted several experiments using 30 (thirty) hospital patient data and the results were compared with the results provided by experts. The experimental results show that the system can determine blood disorders with 93% accuracy and 100% precision in thalassemia prediction. This system is very effective to help doctors in diagnosing thalassemia patients.
Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dengan Metode Weighted Product (WP) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Ideal Wantoro, Agus; Lutfy, Azza’zunda Choibar; Permata, Permata; Priandika, Adhie Thyo; Aryani, Venty
Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia Vol 4 No 9 (2024): JPTI - September 2024
Publisher : CV Infinite Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jpti.485

Abstract

Pemilihan rumah ideal merupakan keputusan penting yang memerlukan pertimbangan berbagai aspek untuk memastikan pilihan yang optimal. Rumah ideal biasanya dinilai dari beberapa kriteria utama, seperti harga, luas tanah, luas bangunan, jumlah kamar tidur, dan jarak lokasi dari pusat aktivitas. Namun, proses pemilihan rumah ideal sering menghadapi tantangan, seperti kesulitan dalam membandingkan berbagai alternatif yang memiliki berbagai kriteria dengan bobot yang berbeda. Penelitian ini bertujuan mengatasi permasalahan tersebut dengan menggunakan pendekatan metode sistem pendukung keputusan yaitu Pembobotan Matriks Berpasangan dari metode AHP dan Weighted Product (WP). Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot relatif dari setiap kriteria berdasarkan penilaian dan perbandingan berpasangan. Metode WP digunakan untuk menghitung dan membandingkan alternatif berdasarkan bobot yang telah ditentukan. Data yang digunakan diambil dari situs web properti www.rumah123.com, yang mencakup informasi tentang (a) harga, (b) luas tanah, (b) luas bangunan, (c) jumlah kamar tidur, dan (d) jarak lokasi rumah di Bandar Lampung. Berdasarkan hasil analisis perhitungan menggunakan kombinasi metode Analytic Hierarchy Process (AHP), dan Weighted Product (WP) didapatkan nilai total untuk masing-masing alternatif yaitu (a) Mahkota Cluster 2 sebesar 0,2077, (b) Budaya Residence sebesar 0,2074, (c) Griya Anzana 3 sebesar 0,1968, (d) Raih Persada Residence sebesar 0,1960, (e) Ar-Rahman Residence sebesar 0,1921, (f) New Cordy Residences sebesar 0,1806, dan (g) The Rose Mansion sebesar 0,1737. Hasil perangkingan didapatkan Mahkota Cluster 2 merupakan alternatif rumah ideal terbaik di Bandar Lampung. Alternatif ini unggul dalam beberapa kriteria penting seperti jumlah kamar tidur, luas bangunan, serta harga yang kompetitif, meskipun jaraknya tidak yang terdekat dari pusat aktivitas. Penelitian ini memberikan informasi berupa rekomendasi bagi masyarakat yang ingin memilih rumah ideal agar tidak salah mengambil keputusan.
Perbandingan Metode Naive Bayes Dan Support Vector Machine (SVM) Pada Analisis Kendaraan Listrik Pada Media Sosial “X” Wantoro, Agus; Saputra, Dani; Damayanti; Permatan; Rusliyawati
Jurnal Informatika Polinema Vol. 11 No. 2 (2025): Vol. 11 No. 2 (2025)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v11i2.6458

Abstract

Kendaraan listrik merupakan kendaraan yang menggunakan satu atau lebih motor listrik atau motor traksi sebagai tenaga penggeraknya. Kendaraan listrik saat ini menjadi tren global sebagai alternatif kendaraan berbahan bakar fosil atau bahan bakar minyak (BBM). Peralihan dari kendaraan berbahan bakar minyak ke kendaraan listrik menjadi salah satu solusi efektif karena kendaraan listrik memiliki beberapa keunggulan dibanding kendaraan BBM. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kemunculan kendaraan listrik pada media “X” dan melakukan perbandingan kinerja algoritma klasifikasi. Data sentimen selanjutnya akan dilakukan klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Pengelolaan data menggunakan bahasa pemrograman python dan google Collaboratory. Tahapan penelitian ini meliputi crawling, labelling, pre-processing, klasifikasi metode, dan visualisasi. Berdasarkan 2615 data yang telah dikumpulkan, selanjutnya dilakukan preprocessing, dan cleaning data sehingga. Hasil cleaning didapatkan 1245 data yang akan dilakukan klasifikasi. Dataset dibagi menjadi dua, yaitu data latih dan data uji. Berdasarkan data latih, selanjutnya dilakukan pelabelan data menghasilkan 57,16% data positif sebanyak 30,02 data netral, dan 17,83 data negatif. Hasil perbandingan klasifikasi menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 66%, sedangkan metode Support Vector Machine (SVM) sebesar 93%. Metode Support Vector Machine (SVM) terbukti lebih unggul untuk analisis data dibandingkan dengan metode Naïve Bayes. Selain itu berdasarkan data pengguna “X” lebih banyak yang memberikan respon positif terhadap kendaraan listrik
Evaluasi Kinerja Algoritma Machine Learning (ML) Menggunakan Seleksi Fitur pada Klasifikasi Diabetes Wantoro, Agus; Zulkifli; Fitria Yulia, Aviv; Yana Ayu, Dwi; Mustofa, Syazili
Jurnal Informatika Polinema Vol. 11 No. 3 (2025): Vol. 11 No. 3 (2025)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

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

Abstract

Diabetes Mellitus (DM) merupakan salah satu penyakit kronis yang prevalensinya terus meningkat secara global, termasuk di Indonesia. Deteksi dini dan diagnosis yang akurat sangat penting untuk mencegah komplikasi serius. Dalam beberapa tahun terakhir, pendekatan berbasis Machine Learning (ML) telah banyak digunakan untuk meningkatkan akurasi prediksi diabetes. Salah satu dataset yang sering digunakan dalam penelitian ini adalah Pima Indians Diabetes Dataset (PIDD). Dataset ini memiliki delapan fitur dan satu kelas. Tantangan utama dalam pemodelan ML untuk prediksi adalah adanya fitur yang tidak relevan dalam dataset, yang dapat menurunkan kinerja model. Kami menggunakan pendekatan seleksi fitur teknik Informasion Gain (IG) dan Gain Ratio (GR). Hasil eksperimen seleksi fitur menggunakan IG didapatkan empat fitur yang memiliki bobot >0.05 yaitu Glucose Plassma (0.190), BMI (0.074), Age (0.072), dan Insulin (0.059). Namun hasil yang berbeda ketika menggunakan teknik GR yaitu Glucose Plassma (0.986), BMI (0.086), Age (0.078), Pregnancies (0.051). Hasil seleksi fitur dan semua fitur digunakan untuk menguji algoritma ML seperti Naive Bayes, J48, AdaBoost, Random Tree, Random Forest, dan Super Vector Machine (SVM). Hasil evaluasi kinerja algoritma ML menunjukkan algoritma SVM memiliki kinerja terbaik menggunakan semua fitur PIDD. Temuan ini berbeda dengan penelitian lain yang menggunakan seleksi fitur justru meningkatkan kinerja algoritma ML. Selain itu, kami melakukan evaluasi terhadap waktu eksekusi model. Kami menemukan bahwa algoritma Naïve Bayes dan Random Tree memiliki waktu komputasi terbaik. Temuan ini memberikan gambaran umum tentang kemampuan ML untuk memprediksi diabetes menggunakan seleksi fitur yang dihasilkan oleh teknik IG dan GR maupun tanpa seleksi fitur.
Co-Authors ., Rusliyawati Adam Japal Ade Surahman Adi Sucipto, Adi Adit Nurmansyah Admi Syarif Agum Anantama Ahmad Jurnaidi Wahidin Andini, Dwi Yana Ayu Apri Candra Widyawati Apri Candra Widyawati Ari Sulistiawati Ari Sulistyawati Aria Dadi Wibisono Arie Setya Putra Ariwibowo, Catur Arry Verdian Arry Verdian Aryani, Venty Aviv Fitria Yulia Ayu Andini, Dwi Yana Ayu Sangging, Putu Ristyaning Bintoro, Panji Damayanti Daniel Prasetyo Tarigan Dedi Darwis Deny Prasetyo Devi Utari Diasari, Itce Dikpride Despa Dikpride Despa Dimas Aminudin Saputra Dimas Farian Savero Donaya Pasha Dwi Feriyanto Ega Budiman Elin Mayoana Fitri Erliyan Redi Susanto Erliyan Redy Susanto Erliyan Susanto Fadly, Muhtad Fahlul Rizki Fahri Damarjati Ferly Ardhy Fernando, Yusra Galuh Eka Saputra Hadibrata, Exsa Hari Soetanto Heni Sulistiyani Hironimus Edit Kristanto Ikna Awaliyani Imam Ahmad Imam Alkarim Jafar Fakhrurozi Jayawarsa, A.A. Ketut Jhonnry Frengky Bire Logo Keith Francis Ratumbuisang Khairun Nisa Kisworo Kisworo Kurnia Muludi Lutfy, Azza’zunda Choibar Lyla Putri Deviana Mardha Ariyani Masdiana Masdiana Mehta, Abhishek R Merriam Listiany Modeong Monica Efniasari Mufid Aden Muhamad Fitratullah Muhammad Zihad Prasetyo Mutiara Bulan Maharani Nanda Putra Wicaksono Nisa Berawi, Khairun Nur Aminudin Parjito Parjito Permata Permata, Permata Permatan Priandika, Adhie Thyo Purnama, Citra Andini Putra Syahwal Alam Rachmat Setiabudi Rahmandini, Hafizhah Harjiati Redi Ari Saputra Redy Susanto, Erliyan Rohmah, Nurbaiti Rusliyawati Ryan Randy Suryono Sampurna Dadi Rizkiono Sanriomi Sintaro Saputra, Dani Setiawansyah Setiawansyah Siska Narulita Sri Ratna Sulistiyanti suaidah suaidah Susanto, Erliyan Redy Sutyarso Sutyarso Sutyarso Sutyarso Suyahman Suyahman Syazili Mustofa Tahta Herdian Andika Tien Yulianti Trisnawan, Ahmad Budi Verdian, Arry Very Dwi Setiawan Very Hendra Saputra Wahyu Caesarendra Wahyu Caesarendra Wamiliana Wamiliana Waqas Arshad, Muhammad Warsito Warsito Widiastuti, Rosalina Yani Wildani Hakim Yana Ayu, Dwi Yodhi Yuniarthe YOHANA TRI UTAMI, YOHANA TRI Yudistira Yudistira Yulaikha Mar’atullatifah Yuri Rahmanto Zulkifli