Claim Missing Document
Check
Articles

Comparative Analysis of CNN Methods for Periapical Radiograph Classification Sumantara, I Gusti Lanang Trisna; Kesiman, Made Windu Antara; Sunarya, I Made Gede
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI Vol. 13 No. 2 (2024)
Publisher : Prodi Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/janapati.v13i2.71664

Abstract

Periapical radiographs are commonly used by dentists to diagnose dental problems and overall dental health conditions. The varying abilities of dentists to diagnose may be limited by their visual acuity and individual skills. To address this issue, there is a need for an application capable of computationally recognizing and classifying periapical radiographs. The commonly used computational method for image processing, specifically image recognition, is the Convolutional Neural Network (CNN) method. This study aims to create an application that can classify periapical radiographs and analyze the capabilities of the Convolutional Neural Network (CNN) method in this classification process. In general, periapical classification is divided into five types: Primary Endo with Secondary Perio, Primary Endodontic Lesion, Primary Perio with Secondary Endo, Primary Periodontal Lesion, and True Combined Lesions. The periapical radiograph classification process was tested using four CNN models: ResNet50v2, EfficientNetB1, MobileNet, and Shalow CNN. The evaluation of the CNN method utilized a confusion matrix-based technique to generate accuracy, precision, recall, F1-score and Weighted Average F1-score values. Based on the evaluation results, the highest accuracy value was achieved by EfficientNetB1 with 82%, followed by ResNet50v2 with 76%, MobileNet with 75%, and Shallow CNN with 71%.
PELATIHAN MICROSOFT POWER POINT 2007 UNTUK ANAK- ANAK PANTI ASUHAN SE-KECAMATAN BULELENG Kesiman, Made Windu Antara
JURNAL WIDYA LAKSANA Vol 2 No 2 (2013)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (3164.655 KB) | DOI: 10.23887/jwl.v2i2.9140

Abstract

Tujuan   dari   pelaksanaan   program   pengabdian   masyarakat   ini   adalah   untuk meningkatkan keterampilan anak asuh dari panti asuhan se-Kecamatan Buleleng yang sedang mengenyam bangku pendidikan SMP, SMA maupun Perguruan Tinggi, dalam penggunaan aplikasi Microsoft Power Point, dan untuk mengenalkan versi terbaru Microsoft  Power  Point  2007  kepada  anak  asuh  dari  panti  asuhan  se-Kecamatan Buleleng yang sedang mengenyam bangku pendidikan SMP, SMA maupun Perguruan Tinggi, sehingga dapat memperkecil jurang kesenjangan antara tingkat keterampilan anak asuh tersebut dengan kebutuhan dunia kerja yang nyata. Metode penerapan ipteks yang dilakukan adalah berbentuk pelatihan pengenalan dan eksplorasi Microsoft Power Point versi 2007. Kegiatan pelatihan keterampilan ditunjang dengan ceramah, tanya jawab  dan  tentu  saja  praktek  secara langsung  di  laboratorium  komputer.  Modul pelatihan akan diberikan kepada peserta sebagai alat bantu dalam kegiatan praktek di laboratorium. Dari hasil evaluasi serta temuan-temuan yang diperoleh selama pelaksanaan kegiatan P2M ini, dapat disimpulkan bahwa program P2M ini telah mampu memberikan manfaat yang sangat besar dan tepat sasaran bagi khalayak anak-anak panti asuhan yang menjadi khalayak sasaran dalam kegiatan ini. Bentuk pelatihan seperti ini merupakan bentuk yang sangat efektif untuk memberikan penyegaran dan tambahan wawasan serta pengetahuan baru di bidang teknologi informasi di luar proses pembelajaran yang diterima di sekolah masing-masing.
PELATIHAN MICROSOFT POWER POINT 2007 UNTUK ANAK-ANAK PANTI ASUHAN SE-KECAMATAN BULELENG Kesiman, Made Windu Antara
JURNAL WIDYA LAKSANA Vol 1 No 2 (2012)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (154.616 KB) | DOI: 10.23887/jwl.v1i2.9279

Abstract

Tujuan dari pelaksanaan program pengabdian masyarakat ini adalah untuk meningkatkan keterampilan anak asuh dari panti asuhan se-Kecamatan Buleleng yang sedang mengenyam bangku pendidikan SMP, SMA maupun Perguruan Tinggi, dalam penggunaan aplikasi Microsoft Power Point, dan untuk mengenalkan versi terbaru Microsoft Power Point 2007 kepada anak asuh dari panti asuhan se-Kecamatan Buleleng yang sedang mengenyam bangku pendidikan SMP, SMA maupun Perguruan Tinggi, sehingga dapat memperkecil jurang kesenjangan antara tingkat keterampilan anak asuh tersebut dengan kebutuhan dunia kerja yang nyata. Metode penerapan ipteks yang dilakukan adalah berbentuk pelatihan pengenalan dan eksplorasi Microsoft Power Point versi 2007. Kegiatan pelatihan keterampilan ditunjang dengan ceramah, tanya jawab dan tentu saja praktek secara langsung di laboratorium komputer. Modul pelatihan akan diberikan kepada peserta sebagai alat bantu dalam kegiatan praktek di laboratorium. Dari hasil evaluasi serta temuan-temuan yang diperoleh selama pelaksanaan kegiatan P2M ini, dapat disimpulkan bahwa program P2M ini telah mampu memberikan manfaat yang sangat besar dan tepat sasaran bagi khalayak anak-anak panti asuhan yang menjadi khalayak sasaran dalam kegiatan ini. Bentuk pelatihan seperti ini merupakan bentuk yang sangat efektif untuk memberikan penyegaran dan tambahan wawasan serta pengetahuan baru di bidang teknologi informasi di luar proses pembelajaran yang diterima di sekolah masing-masing.
Pengaruh Model Pembelajaran Assure Menggunakan Media Rumah Belajar dalam Upaya Meningkatkan Hasil Belajar Teknologi Informasi dan Komunikasi Wismawan, Komang Hendra; Sugihartini, Nyoman; Antara Kesiman, Made Windu
International Journal of Natural Science and Engineering Vol. 3 No. 3 (2019): October
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (574.383 KB) | DOI: 10.23887/ijnse.v3i3.24148

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh perbedaan hasil belajar antara siswa yang mengikuti pembelajaran dengan model pembelajaran ASSURE menggunakan media Rumah Belajar dan siswa yang mengikuti pembelajaran tanpa model pembelajaran ASSURE menggunakan media Rumah Belajar, beserta respon siswa kelas VII SMP N 2 Mengwi setelah menggunakan model pembelajarann ASSURE menggunakan media Rumah Belajar. Jenis penelitian ini adalah eksperimen semu dengan desain Posttest-Only Control Design. Populasi penelitian mencakup seluruh siswa kelas VII SMP N 2 Mengwi berjumlah 355 orang dari 10 kelas, sampel dipilih kembali secara random. Kelas VII I terpilih sebagai kelompok eksperimen, sedangkan kelas VII B terpilih sebagai kelompok kontrol. Metode pengumpulan data yang digunakan yaitu metode tes tulis (kognitif), lembar observasi (afektif), skor rubrik  (psikomotor) dan metode angket untuk mengukur respon siswa. Data hasil belajar kemudian dianalisis menggunakan Uji t (separated variant) setelah dilakukan uji prasyarat, yaitu uji normalitas dan uji homogenitas. Hasil penelitian untuk hasil belajar (kognitif) diketahui |t hitung| > |t tabel| (3,927 > 2,29137), hasil belajar (psikomotor) |t hitung| > |t tabel| (15,282 > 2,29136), hasil belajar (afektif) diketahui  |t hitung| > |t tabel| (9,765 > 2,29136)  maka dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan hasil belajar antara siswa yang menggunakan model pembelajaran ASSURE dengan media Rumah Belajar dengan siswa yang tanpa menggunakan model pembelajaran ASSURE dengan media Rumah Belajar dan hasil respon siswa adalah sangat positif 40%, positif 51,43%, dan cukup positif 8,57%.
Analysis of User Satisfaction with E-Learning Services During the Covid-19 Pandemic Using the PIECES Framework Cipta, I Putu Agus Eka Yatna; Kesiman, Made Windu Antara; Gunadi, I Gede Aris
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Vol. 5 No. 2 (2023): Article Research Volume 5 Issue 2, July 2023
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/cnahpc.v5i2.2557

Abstract

During the Covid-19 pandemic, the education sector has been able to provide assistance for the continuation of the learning process through e-Learning services. E-Learning is an online-based learning and teaching process that utilizes information technology services. E-Learning is specially designed by the institution and integrated with academic progress data to offer the best support to students who have become increasingly familiar with information technology during the pandemic, addressing its limitations. The objective of this research is to measure user satisfaction with the e-Learning service using the PIECES framework. The PIECES framework consists of Performance, Information/data, Control/security, Efficiency, and Service categories. The PIECES framework is employed for analyzing the information system and consists of six variables: performance, information, economic, control, efficiency, and services. Data was collected through questionnaires distributed to 368 students from different graduation years, spanning from 2018 to 2021, who are users of the e-Learning service. Based on the gathered data analysis, the average satisfaction levels for each variable are as follows: performance scored 3.75, information scored 3.82, economic scored 3.84, control scored 3.74, efficiency scored 3.7, and services scored 3.84. Combining these values and referencing Kaplan and Norton, it can be concluded that the overall user satisfaction level with e-Learning falls into the satisfied category
PENGARUH DATA AUGMENTASI PADA IDENTIFIKASI PENYAKIT DAUN TANAMAN OBAT MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR Prianka Vedanty, Putu; Windu Antara Kesiman, Made; Gede Sunarya, I Made
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.12961

Abstract

Penyakit pada tanaman obat dapat menyebabkan gangguan pertumbuhan, layu, hingga kematian tanaman, sehingga diperlukan identifikasi dini untuk mencegah kerusakan lebih lanjut. Dengan perkembangan teknologi, pengolahan citra digital menjadi solusi yang efisien dalam identifikasi penyakit pada daun tanaman obat. Penelitian menghadapi tantangan berupa keterbatasan data citra penyakit daun tanaman obat yang tidak seimbang (imbalanced data), yang dapat memengaruhi kinerja algoritma klasifikasi. Oleh karena itu, diperlukan proses augmentasi data untuk meningkatkan jumlah dan keragaman data. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh augmentasi data terhadap kinerja algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam mengidentifikasi penyakit daun tanaman obat, menggunakan berbagai skenario pengujian pada dataset yang telah diaugmentasi. Penelitian ini melibatkan pengumpulan dataset citra dari beberapa wilayah di Bali seperti wilayah Denpasar Selatan, Kabupaten Tabanan, dan Kabupaten Negara. Dataset diolah menggunakan teknik augmentasi seperti rotasi, resize, dan pembersihan background. Identifikasi dilakukan menggunakan algoritma K-NN, dengan pengujian terhadap enam skenario berdasarkan variasi resolusi dan distribusi data. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix untuk menghitung precision, recall, dan F1-score. Proses augmentasi data meningkatkan jumlah dataset dari 300 menjadi 1200 citra. Hasil pengujian menunjukkan skenario kedua, dengan resolusi 700x700 piksel dan dataset balanced, mencapai akurasi tertinggi sebesar 87% pada nilai K=2. Algoritma K-NN menunjukkan performa optimal dengan data yang telah diaugmentasi, menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan konsisten.
Optimizing Customer Purchase Insights: Apriori Algorithm for Effective Product Bundle Recommendations Kaban, Ekinnisura; Darmawiguna, I Gede Mahendra; Kesiman, Made Windu Antara
Brilliance: Research of Artificial Intelligence Vol. 4 No. 2 (2024): Brilliance: Research of Artificial Intelligence, Article Research November 2024
Publisher : Yayasan Cita Cendekiawan Al Khwarizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/brilliance.v4i2.4981

Abstract

A retail store faces significant challenges in crafting effective sales strategies, particularly in designing promotional product bundles. To address this, the store leverages transaction data to analyze customer purchasing patterns, aiming to uncover products frequently bought together. This study employs data mining techniques, specifically the Apriori algorithm, to identify co-purchasing behaviors using 49,316 transaction records collected from January to June 2024. After thorough data cleaning and transformation, the Apriori algorithm identified 877 itemsets, spanning from frequent 1-itemsets to 4-itemsets. By setting a minimum support threshold of 0.003, the analysis narrowed down to 343 significant itemsets, including 325 frequent 1-itemsets and 18 frequent 2-itemsets, which served as the basis for generating association rules. Initially, 36 association rules were derived, highlighting various product relationships. To focus on impactful insights, the rules were filtered using a minimum confidence level of 0.5, yielding 3 highly relevant rules with lift ratios exceeding 1, indicating strong associations between antecedent and consequent products. These insights enable the store to design targeted promotional bundles, optimize product placement, and enhance overall sales performance. Additionally, this study demonstrates how data-driven strategies can provide a competitive edge by aligning with customer purchasing behaviors. To ensure continuous improvement, a Python-based system was developed, empowering the store to independently analyze transaction data and refine sales strategies in real time, adapting to evolving purchasing patterns as the dataset grows.
Pengenalan Dokumen Kerjasama dengan Metode SIFT Descriptor Studi Kasus BKK Undiksha Surya Diputra, I Gusti Nyoman Anton; I Made Gede Sunarya; Made Windu Antara Kesiman
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 12 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v12i1.58946

Abstract

Pengelolaan dokumen bagi sebuah institusi merupakan kegiatan yang sangat penting karena dapat memudahkan pada saat melakukan pencarian kembali suatu dokumen. Adanya transformasi digital sangat memudahkan institusi dalam mengirim dan menerima dokumen. Seperti halnya studi kasus yang terjadi pada BKK Undiksha yang menerima dokumen digital. Permasalahan yang terjadi dalam pencarian dokumen masih dilakukan secara manual. Selain itu, jika dilakukan pencarian berdasarkan keyword sering terjadi perbedaan nama mitra. Maka dari itu, diperlukan pencarian dokumen berdasarkan logo. Tujuan penelitian ini adalah membangun model protokol pembangunan dataset dan ground truth dari skema Image Logo Retrieval pada dokumen kerja sama BKK Undiksha. Selain itu, mengevaluasi keakuratan model Image Logo Retrieval dalam me-retrieve dokumen. Pembangunan model dimulai dengan metode AI Project Cycle seperti halnya problem scoping, data acquisition, data exploration, modeling, dan evaluation. Proses pembuatan ground truth dimulai dari anotasi citra, pembentukan Region of Interest, dan data nama mitra yang bekerja sama. Model yang diusulkan menggunakan SIFT Descriptor dan K-Means Clustering. Hasil yang didapat dalam ekstraksi logo dokumen kerjasama sebesar 0.74 mAP, sedangkan hasil yang didapat dalam evaluasi document retrieval sebesar 0.28 mAP, dan hasil yang didapat dalam evaluasi document retrieval berdasarkan ranking satu sebesar 37.57%. Model sudah mampu dalam melakukan logo matching dan dokumen retrieval dengan baik serta menampung banyak key point dengan kamus nilai Bag of Words.
Pengembangan Media Pembelajaran Berbasis Android pada Mata Pelajaran Sistem Komputer di Kelas X SMKN 1 Manggis I Made Arya Riananda Putra; Made Windu Antara Kesiman; I Gede Mahendra Darmawiguna
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 12 No. 1 (2023)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v12i1.59063

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui (1) Rancangan dan implementasi dari Pengembangan Media Pembelajaran Mata Pelajaran Sistem Komputer Mengenai struktur dan fungsi komputer untuk kelas X di SMK Negeri 1 Manggis. (2) Hasil respon siswa kelas X TKJ 2 terhadap Pengembangan Media Pembelajaran berbasis Android pada mata pelajaran Sistem Komputer Mengenai struktur dan fungsi komputer layak digunakan sebagai media pembelajaran untuk kelas X TKJ SMK Negeri 1 Manggis. Metode penelitian yang digunakan adalah menggunakan pendekatan ADDIE (Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation). Hasil penelitian menunjukkan (1) Respon pengguna yaitu siswa sekolah menengah kejuruan terhadap Media Pembelajaran berbasis android Mata Pelajaran Sistem Komputer Mengenai struktur dan fungsi komputer mendapatkan respon yang baik dan siswa sangat tertarik dan antusias untuk mempelajari materi struktur dan fungsi komputer dengan cara menggunakan media pembelajaran. (2) Dari hasil uji usability terhadap 17 siswa di sekolah menengah kejuruan yang dijadikan responden dalam melihat uji usability media pembelajaran didapatkan hasil yang positif artinya media pembelajaran berbasis android mata pelajaran sistem komputer mengenai struktur dan fungsi komputer termasuk pada kategori Baik.
Analisis Perbandingan Arsitektur dan Optimizer YOLOv11 untuk Estimasi Buah Kelapa Natih, I Dewa Gede Agung Wibhisana; Kesiman, Made Windu Antara; Sunarya, I Made Gede
RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Vol. 4 No. 4 (2026): November - January
Publisher : Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/riggs.v4i4.3329

Abstract

Estimasi jumlah buah kelapa dalam praktik Majeg di Bali secara manual dinilai tidak efisien dan sangat bergantung pada subjektivitas pengamat. Perkembangan teknologi computer vision, khususnya algoritma You Only Look Once (YOLO), menawarkan solusi deteksi objek yang cepat dan akurat untuk mengatasi keterbatasan tersebut. Namun, pemilihan arsitektur dan optimizer yang sesuai menjadi faktor penting dalam menentukan kinerja model secara keseluruhan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan sembilan kombinasi model yang terdiri atas tiga varian arsitektur YOLOv11 (n, s, m) dengan tiga optimizer berbeda (SGD, Adam, dan AdamW) guna menemukan konfigurasi paling optimal untuk tugas estimasi buah kelapa. Dataset penelitian mencakup 254 citra buah kelapa yang diambil di Desa Tusan, Klungkung, Bali, menggunakan kamera smartphone dengan dua kelas objek, yaitu kelapa muda dan kelapa tua. Proses pelatihan dilakukan menggunakan platform Google Colaboratory dengan akselerator GPU Tesla T4, sementara evaluasi kinerja dilakukan berdasarkan tiga metrik utama: akurasi (mAP50), kecepatan inferensi (FPS), dan ukuran model (Size). Analisis cost–benefit dengan bobot 50%–30%–20% menunjukkan bahwa YOLOv11n–SGD menjadi konfigurasi paling optimal dengan skor akhir 0.839, menawarkan keseimbangan terbaik antara akurasi tinggi (mAP50 0.926) dan efisiensi komputasi (5.5 MB). Hasil ini menunjukkan potensi penerapan model untuk estimasi buah kelapa secara real-time di lapangan menggunakan perangkat dengan sumber daya terbatas.).
Co-Authors A. A. Istri Ita Paramitha Adhi Suarjana, I Kadek Adi Saputra Yasa, I Gede Adi Yoga Dewantara, I Made Adnyana, I Putu Wandra Agung Istri Ariningrat, I Gusti Agus Eka Wilantara, Putu Agus Jayadi Putra, Kadek Agus Kamiana Agus Kristiawan, I Gde Made Agus Nyoman Reditya Ary Prasetya Agus Sutrisna, I Kadek Ajeng Wulandari Pratama Ajiwerdhi, Anak Agung Gde Putra Alfin Nur Anak Agung Gde Putra Ajiwerdhi Ananta Satriadi, Kadek Andika, I Gede Andreana, I Made Dwi Anggara, I Made Dika Ardipa, Gede Sukra Ari Kamelia Dewi, Ni Made Ari Mahendra, I Komang Ari Putra, Ida Bagus Gede Arimbawa, I Gusti Ngurah Putra Arisma Dewi, Komang Ayu Ary Wahyuningsih, Ni Made Ayu Ary Widayanti, Putu Aryasih, Putu Putri Asmara, I Wayan Dana Astuti, Ni Putu Pasek Wida Ayu Nirma Lestari, Gusti Bagus Maha Putra, I Gusti Bunga Anindya, Made Candra Adi Pranata, Gede Chrisnapati, Padma Nyoman Chrisnapati, Padma Nyoman Cipta, I Putu Agus Eka Yatna David Setiawan David Setiawan, David Dessy Seri Wahyuni Dewa Gede Hendra Divayana, Dewa Gede Hendra Dewa Putu Doniawan Dewi, Made Sulatri Dewi, Ni Putu Dita Ariani Sukma Dewi, Ni Putu Sri Indra Padma Doniawan, Dewa Putu Dwi Purniyati, Gusti Ayu Dwi Suparyanta, Kadek Eka Saptaridevi, Ni Luh Endra Wiartika P, I Made Evi Wellyastini, Kadek Fikri Haikal Gd Tuning Somara Putra Gde Angga Putra Sutanjaya Gede Aditra Pradnyana Gede Agus Putra Yasa Gede Candra Adi Pranata Gede Indrawan Gede Saindra Santyadiputra Gede Saindra Santyadiputra, Gede Saindra Gede Sukra Ardipa Gede Widiartana Yasa Gusti Ayu Dwi Purniyati Gusti Ayu Nirma Lestari Hady Permana S, Putu Trisna Haryantara, I Nyoman I DEWA AYU MADE SARTINI I Gde Made Agus Kristiawan I Gede Adi Saputra Yasa I Gede Adi Saputra Yasa I Gede Agus Pebriana I Gede Aris Gunadi I Gede Arya Sudarmayana I Gede Bendesa Subawa I Gede Bintang Arya Budaya I Gede Hendrayana I Gede Mahendra Darmawiguna I Gede Rusdy Mahayana Putra I Gede Sastra Kurniawan I Gede Sudirta I Gede Sudirta, I Gede I Gede Sudirtha I Gusti Agung Istri Ariningrat I Gusti Ayu Agung Diatri Indradewi I Gusti Bagus Maha Putra I Gusti Ngurah Bagus Putra Asmara I Kadek Adhi Suarjana I Kadek Agus Sutrisna I Kadek Yostab Mariyantoni I Ketut Resika Arthana I km. Lanang Oka Wiryawan I Komang Ari Mahendra I Komang Hendra Trinium Jaya I Made Adi Yoga Dewantara I Made Agus Wirahadi Putra I Made Angga Darma Putra I Made Ardwi Pradnyana I Made Arya Riananda Putra I Made Dika Anggara I Made Dwi Andreana I Made Endra Wiartika P I Made Gede Sunarya I Made Putrama I Made Restu Arta Jaya I Made Yoga Yudisthira Sandra I Md. Dendi Maysanjaya I Nyoman Haryantara I Putu Agus Eka Yatna Cipta I Putu Gede Karwina Styawan I Putu Sujana Atmaja I PUTU WANDRA ADNYANA I Putu Wira Adnyana I Wayan Dana Asmara I Wayan Pandu Wibawa S I Wayan Pio Pratama Ida Ayu Putu Purnami Ida Ayu Widiyanthi Ida Bagus Gede Ari Putra Ida Bagus Redy Santiawan Ida Purnamasari, Putu Ika Hendriana, Komang Indradewi, Gusti Ayu Agung Diatri Intan Pebriyanti Jaya, I Made Restu Arta Juliawan, Komang Gede Satria Kaban, Ekinnisura Kadek Agus Jayadi Putra Kadek Ananta Satriadi Kadek Dwi Suparyanta Kadek Evi Wellyastini Kadek Oky Sanjaya Kadek Wikan Paramasila Kadek Yota Ernanda Aryanto Kamiana, Agus Karwina Styawan, I Putu Gede Ketut Agustini Ketut Gede Widia Pratama Putra Ketut Satria Ketut Tri Sutrisna Oka Ketut Widiantara Komang Ayu Arisma Dewi Komang Gede Satria Juliawan Komang Ika Hendriana Komang Jepri Kusuma Jaya Komang Sudana Yasa Pande Komang Sudana Yasa Pande Kurniansyah, Adrian Lanang Nugraha, Made Luh Putu Eka Damayanthi Luh Putu Eka Damayanthi Luh Sri Darmaningsih M.Cs S.Kom I Made Agus Wirawan . Made Bunga Anindya Made Lanang Nugraha Made Sulatri Dewi Mahendri Pramadewi, Pande Made Mariyantoni, I Kadek Yostab Maryati, Ni Made Rai Mika Karmila, Ni Komang Natih, I Dewa Gede Agung Wibhisana Ni Kadek Pande Dwika Liona Ni Komang Mika Karmila Ni Komang Oktari Permata Sari Ni Komang Sriasih Ni Luh Kadek Tristiana Pratiwi Ni Luh Nita Sari Ni Luh Putu Kurniawati Ni Made Ari Kamelia Dewi Ni Made Ayu Ary Wahyuningsih Ni Made Rai Maryati Ni Made Yeni Dwi Rahayu Ni Nyoman Sugihartini Ni Putu Bali Pratiwi Ni Putu Pasek Wida Astuti Nining Rahayuningsih Niti, Made Ayu Asri Nugrahini, Ni Putu Prita Nur, Alfin Nyoman C, Padma Nyoman C, Padma Nyoman Chrisnapati, Padma Nyoman Juli Budiartawan Oka Wiryawan, I km. Lanang Oky Sanjaya, Kadek P. WAYAN ARTA SUYASA Padama Nyoman Crisnapati Padma Nyoman C Padma Nyoman Chrisnapati Padma Nyoman Crisnapati Padma Nyoman Crisnapati Pande Dwika Liona, Ni Kadek Pande Made Mahendri Pramadewi Pandu Wibawa S, I Wayan Pebriana, I Gede Agus Pebriyanti, Intan Permana S, Putu Trisna Hady Pramadewi, Pande Made Mahendri Pratama, Putu Gilang Pratiwi, Ni Putu Bali Prianka Vedanty, Putu Pusparani, Diah Ayu Putra Yasa, Gede Agus Putra, Gd Tuning Somara Putra, Kadek Agus Jayadi Putu Agus Eka Wilantara Putu Angga Sudyatmika Putu Ary Widayanti Putu Ayu Puspitawati Putu Hendra Suputra Putu Ida Purnamasari Putu Putri Aryasih Putu Soni Ermawati Putu Trisna Hady Permana S Putu Yuditia Riani Putu Yuli Krisnawati Rahayuningsih, Nining rahmi, rugayatur Reditya Ary Prasetya, Agus Nyoman Redy Santiawan, Ida Bagus Rinaldi Munir rugayatur rahmi Saputri, Tesya Saragih, Andi Siaputra Sari, Ni Luh Nita Sariyasa . Sartini, I Dewa Ayu Made Sastra Kurniawan, I Gede Satria Juliawan, Komang Gede Satria, Ketut Sindu, I Gede Partha Soni Ermawati, Putu Sri Darmaningsih, Luh Sriasih, Ni Komang Sudarmayana, I Gede Arya Sujaya, Made Agus Panji Sulatri Dewi, Made Sumantara, I Gusti Lanang Trisna Suputra, I Komang Hery Abdi Surya Diputra, I Gusti Nyoman Anton Sutanjaya, Gde Angga Putra Sutrisna Oka, Ketut Tri Taufik Ismail Taufik Ismail Tristiana Pratiwi, Ni Luh Kadek Wiartika P, I Made Endra Widiantara, Ketut Widiantara, Ketut Widiyanthi, Ida Ayu Wikan Paramasila, Kadek Wira Adnyana, I Putu Wismawan, Komang Hendra Wulandari Pratama, Ajeng Yasa, Gede Widiartana Yoga Yudisthira Sandra, I Made Yogi Aditya Yostab Mariyantoni, I Kadek Yuditia Riani, Putu Yuli Krisnawati, Putu