p-Index From 2021 - 2026
10.231
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Advances in Applied Sciences JPTK: Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI) Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi) Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) ISSN: 2252-9063 Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Simetris Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Jurnal Informatika Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer dan Informatika (JITEKI) Jurnal Pseudocode Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Journal of ICT Research and Applications JUITA : Jurnal Informatika Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Sistem dan Informatika KLIK (Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer) (e-Journal) Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika Journal of Information Technology and Computer Science JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi Jurnal RESISTOR (Rekayasa Sistem Komputer) Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) INSERT: Information System and Emerging Technology Journal KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Jurnal Info Sains : Informatika dan Sains Brilliance: Research of Artificial Intelligence Jurnal Pendidikan Sains dan Komputer Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Paradigma MASALIQ: Jurnal Pendidikan dan Sains Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Eduvest - Journal of Universal Studies INOVTEK Polbeng - Seri Informatika
Claim Missing Document
Check
Articles

Hyperparameter Optimization with MobileNet Architecture and VGG Architecture for Urban Traffic Density Classification Using Bali Camera Image Data Suputra, I Putu Arsana; I Gede Aris Gunadi; Sunarya, I Made Gede
Sinkron : jurnal dan penelitian teknik informatika Vol. 9 No. 3 (2025): Article Research July 2025
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/sinkron.v9i3.14971

Abstract

Traffic congestion in urban areas is a critical issue, particularly in densely populated regions such as Bali. This study addresses the challenge by implementing a Convolutional Neural Network (CNN) method to classify traffic density levels based on images captured by road surveillance cameras. The primary focus of this research is hyperparameter optimization to enhance the model's performance in classifying traffic conditions. Various combinations of hyperparameters—such as the number of neurons in the dense layer, dropout rate, learning rate, batch size, and number of epochs—were tested on two popular CNN architectures: MobileNet and VGG16. MobileNet offers lightweight computing, while VGG16 provides strong feature extraction capabilities, albeit with higher computational resource demands. Quantitative results show that after hyperparameter tuning, the MobileNet architecture achieved an accuracy of 96.94% and an F1 score of 0.969, while the VGG16 architecture achieved an accuracy of 97.22% and an F1 score of 0.972 in traffic density classification. These findings confirm that hyperparameter optimization can significantly improve classification accuracy. The scientific contribution of this research lies in the structured approach to CNN hyperparameter optimization and the demonstration that this process directly impacts the enhancement of model performance in traffic image classification tasks. This study offers valuable insights for the development of intelligent traffic management systems, especially in urban areas with limited resources.
Optimalisasi Metode RBFNN Dengan Fuzzy C-Means Dalam Prediksi Import Barang Konsumsi Indonesia Budiastawa, I Dewa Gede; Sunarya, I Made Gede; Wirawan, I Made Agus
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol. 12 No. 4 (2025): Agustus 2025
Publisher : Universitas Budi Darma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30865/jurikom.v12i4.8711

Abstract

Prediction or forecasting is an action that aims to find out future events based on indicators that influence an event. Consumer goods are products or goods purchased by people or households that are intended for direct consumption in the sense that they are not for further production purposes. Based on this, serious handling is needed to maintain the state of the Indonesian economy, especially in the industrial sector. Predicting the value of consumer goods imports is a step in finding out the value of consumer goods imports in the next period so that the government has a reference in determining policies. In this study, the prediction of the value of consumer goods imports was carried out based on factors that influence the value of consumer goods imports based on research in the field of economics. This study uses the Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) method using a combination of clustering methods, namely Fuzzy C-Means Clustering to improve method performance. The RBFNN method is the best method used in predicting future data based on previous research and the FCM method is a clustering method that is able to overcome ambiguity in the prediction process. This study proves that the Fuzzy C-Means method is effective in optimizing the performance of the Radial Basis Function Neural Network method with a comparison of MAPE values in each combination, namely RBFNN - FCM 15.73%, RBFNN - K-Means 16.87% and RBFNN - Random centroid 17.70%. The learning rate parameter is directly proportional to the RBFNN - FCM model where the greater the learning rate, the better the model performance, indicating that the model does not need to do in-depth learning to recognize data patterns. In contrast to the fuzzification parameter which increases accuracy when the fuzzification value is lowered, indicating that the model does not require a very vague approach to recognize data patterns. The best architecture is 8 - 4 - 1 with a fuzzification parameter value of 1.5, a learning rate of 0.3 and a threshold error of 0.3 produced by a combination of RBFNN and FCM.
Strategic Planning of Information Systems and Technology Using the Ward and Peppard Method at Politeknik Internasional Bali Dana, I Made Kresna; Sariyasa, Sariyasa; Sunarya, I Made Gede
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Vol. 7 No. 3 (2025): Articles Research July 2025
Publisher : Information Technology and Science (ITScience)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/cnahpc.v7i3.6737

Abstract

This study aims to formulate a strategic plan for the Information System (IS) and Information Technology (IT) at Politeknik Internasional Bali with the objective of enhancing the performance of business processes. The research employs a methodology that includes Ward and Peppard analysis, SWOT analysis, PEST analysis, Porter's Five Forces analysis, and Value Chain analysis. This comprehensive approach evaluates both the external and internal environments of the company, including the SI/TI company environment. The research provides strategic recommendations for the development of IS business strategies, IT strategies, and SI/TI management at Politeknik Internasional Bali. The findings from the SWOT Matrix Analysis reveal that Politeknik Internasional Bali is situated at coordinates (0.63, 1.74), indicating a strategic emphasis on SO (Strength-Opportunity) strategies. The suggested recommendations stemming from this analysis involve the design of information systems that actively support business processes, with a priority on systems located in the Strategic quadrant. The proposed IT Business strategies recommend the design of IT infrastructure architecture based on best practice principles, encompassing elements such as Availability, Scalability, Security, Serviceability, and Manageability. In addition to these recommendations, there is a proposal for organizational structural changes within Politeknik Internasional Bali, including the establishment of a dedicated SI/TI division to reinforce SI/TI management strategies. Overall, these recommendations are geared towards enhancing the overall effectiveness and efficiency of SI/TI utilization at Politeknik Internasional Bali.
Analysis of the Success of the PLN Mobile Application Using the DeLone and McLean Viky Aryani, Ni Putu; Candiasa , ⁠I Made; Gede Sunarya, I Made
INOVTEK Polbeng - Seri Informatika Vol. 10 No. 3 (2025): November
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/2yzf2m17

Abstract

The advancement of digital technology has driven a transformation in public services, including the electricity sector. PT PLN (Persero) responded to this change by launching the PLN Mobile application; however, a gap between user expectations and actual experiences remains evident. This study aims to evaluate the success of the PLN Mobile application using the DeLone and McLean (D&M) model, focusing on five dimensions, system quality, information quality, user interest, user satisfaction, and net benefits. A quantitative method was employed through Structural Equation Modeling (SEM) with AMOS based on data from 150 active respondents. The goodness-of-fit results confirmed that the model was acceptable (RMSEA = 0.039; CFI = 0.977; TLI = 0.975). Path analysis revealed that system quality (β = 0.240; p = 0.006) and information quality (β = 0.381; p < 0.001) positively influence user interest. User interest enhances satisfaction (β = 0.501; p < 0.001), while satisfaction significantly affects net benefits (β = 0.420; p < 0.001). In contrast, the direct effects of system and information quality on satisfaction and the direct effect of user interest on net benefits were not significant. The novelty of this study lies in validating the D&M model within the context of a public utility application in Indonesia, emphasizing the mediating role of user satisfaction. These findings highlight that improving system and information quality not only stimulates user interest but also ensures satisfaction as the key mediator driving the realization of net benefits from the PLN Mobile application.
EVALUASI LAYANAN PENGADUAN MASYARAKAT PRO DENPASAR SEBAGAI PLATFORM E-GOVERNMENT MENGGUNAKAN WEBQUAL 4.0, E-GOVQUAL DAN IMPORTANCE PERFORMANCE ANALYSIS Diatmika, I Ketut Agus Indra; Sunarya, I Made Gede; Gunadi, I Gede Aris
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 22 No. 2 (2025): Edisi Juli 2025
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v22i2.98212

Abstract

Pemerintah Kota Denpasar telah menerapkan E-Government melalui Peraturan Walikota Nomor 28 Tahun 2021 dan Nomor 53 Tahun 2024 terkait pengelolaan pengaduan masyarakat berbasis elektronik melalui website PRO Denpasar (Pengaduan Rakyat Online). Hingga kini, layanan PRO Denpasar belum pernah dievaluasi terkait kepuasan pengguna terhadap kinerjanya. Evaluasi ini menggunakan dimensi WebQual 4.0 dan E-GovQual dengan metode Importance Performance Analysis untuk mengukur kesesuaian dan gap antara kinerja layanan dan kepentingan pengguna. Sebanyak 252 responden dilibatkan berdasarkan rumus Slovin, yaitu pengguna aktif yang pernah melakukan pengaduan selama tahun 2020–2024. Hasil analisis menunjukkan skor rata-rata kesesuaian sebesar 94% dengan tingkat kesesuaian tinggi, namun nilai gap -0,25 menandakan layanan belum sepenuhnya memenuhi harapan pengguna. Analisis kuadran menghasilkan satu atribut prioritas yang perlu segera ditingkatkan. Penelitian lanjutan disarankan melibatkan admin PRO Denpasar sebagai responden serta menggunakan pendekatan atau metode lain untuk memperkuat hasil evaluasi.
ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP VIRUS CORONA BERDASARKAN OPINI DARI TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR Ariyani, Putu Wendy; I Made Gede Sunarya; I Gede Aris Gunadi
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 22 No. 2 (2025): Edisi Juli 2025
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v22i2.103233

Abstract

Sejak penyebaran Virus Corona, banyak masyarakat yang mengutarakan pendapatnya melalui media social Twitter dalam menanggapi penyebaran Virus Corona. Berbagai opini yang diutarakan masyarakat dapat menjadi sebuah acuan untuk mengetahui Sentimen Masyarakat terhadap Virus Corona. Diperlukan analisis sentiment untuk mengetahui sentiment opini yang muncul pada social media. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui implementasi dan tingkat akurasi dari metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor. Data yang digunakan diambil dari twitter mengenai Virus Corona. Jumlah data yang digunakan sebanyak 2000 data tweet. Dokumen dengan sentiment positif yaitu 1320 dan dokumen dengan sentiment negative yaitu 689. Data yang terkumpul akan dibagi untuk digunakan sebagai Data Latih dan Testing untuk proses klasifikasi. Implementasi Naïve Bayes dan KNN dalam analisis sentimen masyarakat terhadap virus corona, dimulai dari tahap preprocessing data yang terdiri Normalisasi data (menghilangkan URL dan username), Case Folding (mengubah semua huruf menjadi huruf kecil), Tokenizing (memilih menjadi beberapa kata), Stopword Removal (menghilang kata yang sering muncul), serta stemming (mengubah sebuah kata menjadi bentuk umumnya). Setelah melalui tahap preprocessing, kemudian dilakukan tahap pembobotan TF-IDF. Hasil dari pembobotan TF-IDF akan diklasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes dan KNN, sehingga nanti akan mendapatkan hasil perbandingan klasifikasi dari kedua metode tersebut. Hasil klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes diperoleh akurasi sebesar 0.83 dan error rate sebesar 0.17. Sedangkan untuk hasil klasifikasi menggunakan metode KNN diperoleh akurasi sebesar 0.78 dan error rate sebesar 0.21. Perbandingan perfomansi metode Naïve Bayes dan KNN menunjukkan bahwa Naïve Bayes lebih baik dalam mengklasifikasikan data Covid-19. Kata kunci: Virus Corona, COVID-19, Twitter, Analisis Sentimen, Naïve Bayes, K-Nearest Neightbor
Application of the Learning Vector Quantization Algorithm for Classification of Students with the Potential to Drop Out Widiantara, I Gusti Made Wahyu Krisna; Aryanto, Kadek Yota Ernanda; Sunarya, I Made Gede
Brilliance: Research of Artificial Intelligence Vol. 3 No. 2 (2023): Brilliance: Research of Artificial Intelligence, Article Research November 2023
Publisher : Yayasan Cita Cendekiawan Al Khwarizmi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47709/brilliance.v3i2.3155

Abstract

Universities, as providers of academic education services, are required to provide an optimal educational process for students to produce a generation of quality human beings. Student learning success is seen as the success of universities in implementing the higher education process. One of the problems universities face in maintaining the quality of education is student dropout. The high dropout rate in universities can impact accreditation assessments. As a result, it will affect the level of public trust. The number of dropouts in higher education can be minimized from an early age by analyzing the factors that cause student dropouts using data on students who graduated and those who dropped out. This data can be used to determine student dropout patterns by classifying them using the artificial neural network learning vector quantization (LVQ) approach. The data used in this research was 4053, consisting of 3840 graduate student data and 213 dropout student data. This data is considered unbalanced, an unbalanced dataset can cause errors because the model tends to classify the majority class with a high classification and pays less attention to the minority class. So, it is necessary to apply oversampling techniques to overcome this problem. The research results show that the application of the LVQ method to unbalanced data produces an accuracy value of 95.53%, a precision value of 100%, a recall value of 15.02% and an f1-score of 0.26, while the application of the LVQ method to data that has undergone resampling resulting in an accuracy value of 94.66%, a precision value of 92.22%, a recall value of 97.55%, and an f1-score value of 0.95. The LVQ method can be used to classify dropout students with excellent results.
Pengembangan Konten Interaktif Mata Pelajaran Akidah Akhlak Menggunakan Model Problem Based Learning untuk Kelas VII di MTsT Mardlatillah Shodiq Damanhuri; Ketut Agustini; I Made Gede Sunarya
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.v12i1.58936

Abstract

Sumber belajar yang bersifat monoton dan hanya dapat dibaca tanpa adanya gambar ataupun video mengakibatkan kurangnya penyerapan terhadap materi yang disampaikan. Kurangnya variasi dalam pembelajaran juga membuat peserta didik cenderung merasa bosan yang akhirnya menurunkan minat belajarnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan konten interaktif berbasis problem based learning serta mendeskripsikan respon guru dan peserta didik terhadap pengembangan konten interaktif mata pelajaran Akidah Akhlak. Subjek dari penelitian ini yaitu peserta didik kelas VII yang sudah mendapatkan mata pelajaran Akidah Akhlak di MTsT Mardlatillah. Pengambilan data yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan validasi ahli, angket uji perorangan, kelompok kecil, lapangan, angket uji respons guru dan peserta didik. Jenis penelitian yang digunakan adalah Research and Development (R&D) dengan model 4D (Define, Design, Development, Disseminasion). Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Pengembangan konten interaktif mata pelajaran Akidah Akhlak di MTsT Mardlatillah berhasil diterapkan berdasarkan hasil uji validasi ahli isi memperoleh hasil nilai CVR = 1 dan nilai CVI = 1 dengan kategori Sangat Baik. Berdasarkan hasil uji validasi ahli desain dan media memperoleh nilai rata-rata sebesar 1,00 dengan kriteria Sangat Tinggi, (2) Hasil dari perhitungan uji efektivitas konten interaktif memperoleh nilai N-Gain sebesar 0,74 dengan kriteria Tinggi, (3) Hasil yang diperoleh uji kriteria keberhasilan yaitu tingkat keberhasilan peserta didik sebesar 100% yang berada pada kriteria Sangat Baik, dan (4) Hasil perhitungan respons guru mendapatkan skor rata sebesar 41 dan pada peserta didik mendapatkan skor sebesar 64,6, dari kedua perhitungan tersebut berada pada kategori Sangat Positif. Kata kunci: Konten Interaktif, Akidah Akhlak, Problem Based Learning, 4D
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 ANIME (Animation Learning Media) Berbasis Multimedia untuk Pembelajaran Dasar Sistem Komputer Bahasan Instalasi Hardware Gede Sunarya, I Made
JST (Jurnal Sains dan Teknologi) Vol. 3 No. 2 (2014)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (349.657 KB) | DOI: 10.23887/jstundiksha.v3i2.4475

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang, mengimplementasi Anime (Animation Learning Media) Berbasis Multimedia untuk Pembelajaran Dasar Sistem Komputer Bahasan Instalasi Hardware serta mengetahui respon mahasiswa terhadap penerapan Anime berbasis multimedia tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian pengembangan (Research and Development). Desain pengembangan yang digunakan adalah model Dick & Carey. Pengembangan Anime sebagai sebuah produk akhir dari penelitian ini menggunakan metode pengembangan yang disebut System Development Life Cycle (SDLC) berbasis Waterfall yang merupakan standar pengembangan sebuah perangkat lunak. Validasi yang dilakukan dalam pengujian produk yaitu validasi produk secara teknis, validasi oleh para ahli dan uji terbatas. Pengumpulan data dilakukan dengan cara pemberian angket kepada mahasiswa. Data yang terkumpul dianalisis secara statistik deskriptif. Rancangan dan implementasi media anime terdiri dari 3 menu utama, yaitu menu pengenalan hardware, menu perakitan komputer, menu troubleshooting komputer. menu pengenalan hardware terdiri dari 4 sub menu, yaitu alat input, alat output, alat pemroses, alat penyimpanan. Menu perakitan komputer terdiri dari submenu perakitan tanpa casing dan perakitan dengan casing. Respon mahasiswa terhadap pengembangan media anime dalam kategori sangat positif.  
Co-Authors ., Dewa Ayu Kade Diah Arindia Putri ., Gede Agus Udayana ., I Putu Eka Dharma Cahyadi ., Km Pita Setiarini ., Ni Kd Putri Ariani ., Ni Made Erna Maygayanti ., Novitasari Putri ., Putu Sanistya h Aan Yudianto Ade Widiyantara, I Putu Adi Arta Wibawa, I Gede Made Adi Saputra Yasa, I Gede Agoes Gelgel Aryawan, I Komang Agung Ayu Hanna Cahyani Agung Istri Ariningrat, I Gusti Agung Purnama Putra, I Gede Agung Wahyu Prayoga, I Gusti Agus Permadi, I Nyoman Agus Sutrisna, I Kadek Agus Tria Pradnyana Udayana Agus Tria Pradnyana Udayana, Agus Tria Pradnyana Ali Djamhuri Anak Agung Sri Farida Sari Dewi Andika, I Gede Antara, I Gede Wija Ardipa, Gede Sukra Ari Kamelia Dewi, Ni Made Arief Hadi Prasetyo Arief Hadi Prasetyo, Arief Hadi Arisandi, Ni Made Desi Ariyani, Putu Wendy Artika Winati Mapet, Made Ayu Elviani, Ni Komang Ayu Nirma Lestari, Gusti Bagus Maha Putra, I Gusti Budiana, I Wayan Budiastawa, I Dewa Gede Bunga Anindya, Made Cahyani, Agung Ayu Hanna Cahyo, Kukuh Adhicahyo Candiasa , ⁠I Made Darma Putra, I Kadek Agus Dessy Seri Wahyuni Dewa Ayu Kade Diah Arindia Putri . Dewa Gede Hendra Divayana, Dewa Gede Hendra Dewa Ngakan Putu Eka Juniarta Dewa Nyoman Adi Sista Dewa Nyoman Adi Sista, Dewa Nyoman Adi Dewa Putu Doniawan Dewi , Luh Joni Erawati Dewi, Made Sulatri Dewi, Ni Putu Dita Ariani Sukma Dharma Laksana, I Kadek Diatmika, I Ketut Agus Indra Dika Prasetya, I Putu Dinata, I Made Anom Mahartha Doniawan, Dewa Putu Drs. I Wayan Darsana,M.Ed . Dwi Suparyanta, Kadek DWI SURYANTO Dwipayoga, Dewa Made Wisma Eka Putra Widiantara Eka Swastika, I Putu Eko Mulyanto Yuniarno Endrawati, Ni Komang Ayu Erlangga, Anak Agung Gde Wahyu Sukma Farida Sari Dewi, Anak Agung Sri Firda Riani Gede Agus Putra Yasa Gede Agus Udayana . Gede Arna Jude Saskara Gede Doni Agustina Gede Doni Agustina Gede Doni Agustina, Gede Doni Gede Nova Kertiana Putra Gede Noverdi Indrawirawan Gede Saindra Santyadiputra Gede Saindra Santyadiputra Gede Saindra Santyadiputra, Gede Saindra Gede Sukra Ardipa Gede Surya Mahendra Giri, I Gusti Putu Yada Gusti Ayu Nirma Lestari Gusti Ngurah Wira Satryawan Hanna Cahyani, Agung Ayu Hartariani, Luh Lina Hermawan, Norma I G. Uttaram I Gede Adi Saputra Yasa I Gede Agung Purnama Putra I Gede Agus Pebriana I Gede Aris Gunadi I Gede Bendesa Subawa I Gede Bintang Arya Budaya I Gede Bintang Arya Budaya I Gede Eka Artha Putra I Gede Eka Udiyana I Gede Eka Udiyana, I Gede Eka I Gede Made Adi Arta Wibawa I Gede Mahendra Darmawiguna I Gede Merta I Gede Nyoman Agung Jayarana I Gede Sudirtha I Gede Wija Antara I Gusti Agung Istri Ariningrat I Gusti Agung Mia Pradita I Gusti Agung Wahyu Prayoga I Gusti Ayu Agung Diatri Indradewi I Gusti Bagus Maha Putra I Gusti Gede Raka Wiradarma I Gusti Made Wahyu Krisna Widiantara I Gusti Nyoman Tri Jayendra I Gusti Putu Yada Giri I Kadek Agus Darma Putra I Kadek Agus Sutrisna I Kadek Dharma Laksana I Ketut Dedi Kusuma Rena I Ketut Eddy Purnama I Ketut Resika Arthana I Ketut Semara Yasa I Ketut Semara Yasa, I Ketut Semara I Komang Agoes Gelgel Aryawan I Komang Hendra Trinium Jaya I Komang Sureadiputra Diwangkara . I Komang Sureadiputra Diwangkara ., I Komang Sureadiputra Diwangkara I Komang Susena I Made Agus Wirawan I Made Ardwi Pradnyana I Made Candiasa I Made Kresna Dana I Made Putrama I Made Tirta Murdika I Made Widnyana, I Made I Made Yoga Antara I Made Yudiantara I Made Yudiantara I Md. Dendi Maysanjaya I Nengah Eka Mertayasa I Nengah Eka Mertayasa I Nyoman Agus Permadi I Nyoman Indhi Wiradika I Nyoman Narmada I Nyoman Narmada, I Nyoman I Nyoman Sudiartayasa Adiputra I Putu Ade Widiyantara I Putu Dika Prasetya I Putu Eka Dharma Cahyadi . I Putu Eka Swastika I Putu Hendra Tresnadana Sueca I Putu Hery Antara I Putu Hery Antara, I Putu Hery I Putu Nata Susila I Putu Surya Pratama Wardhana I Putu Wijaya Merta I Wayan Ady Juliantara I Wayan Arya Gina Widyatmaja I Wayan Eka Purnama Putra . I Wayan Eka Purnama Putra ., I Wayan Eka Purnama Putra I Wayan Indra Diatmika I Wayan Indra Diatmika, I Wayan Indra I Wayan Nuarsa I Wayan Sudarsana I Wayan Treman I Wayan Wahyu Nuarsa I Wayan Wijaya Kusuma Ida Ayu Putu Purnami Ida Bagus Yudha Surya Pradipta Ida Bagus Yudha Surya Pradipta, Ida Bagus Yudha Surya Ida Purnamasari, Putu Ika Hendriana, Komang Inayaturrahman . Inayaturrahman ., Inayaturrahman Indradewi, Gusti Ayu Agung Diatri Indrawirawan, Gede Noverdi Ismoyo Sunu Joko Priambodo Juliantara, I Wayan Ady Kadek Artawan Kadek Artawan, Kadek Kadek Dedi Krisma Prayudi Kadek Dodi Permana Kadek Dodi Permana Kadek Dodi Permana, Kadek Dodi Kadek Dwi Suparyanta Kadek Dwi Yoga Adi Palguna . Kadek Dwi Yoga Adi Palguna ., Kadek Dwi Yoga Adi Palguna Kadek Rido Setiawan Kadek Rido Setiawan, Kadek Rido Kadek Suwis Satria Atmaja Kadek Yota Ernanda Aryanto Kertiana Putra, Gede Nova Ketut Agustini Ketut Intan Kusuma Wardani Ketut Sukreni Ketut Sukreni, Ketut Ketut Widiantara Km Pita Setiarini . Komang Devi Kristianti Komang Ika Hendriana Komang Trya Chandra Resmawan . Kristianti, Komang Devi Kumara, I Ketut Bagus Surya Kusuma Wardani, Ketut Intan Lalu Rendy Syahrial Lanang Nugraha, Made Luh Asri Ramayanthi Luh Asri Ramayanthi, Luh Asri Luh Joni Erawati Dewi Luh Lina Hartariani Luh Putu Eka Damayanthi Luh Putu Eka Damayanthi Luh Putu Eka Damayanthi, Luh Putu Eka M.Cs S.Kom I Made Agus Wirawan . Made Artika Winati Mapet Made Bunga Anindya Made Lanang Nugraha Made Sulatri Dewi Made Suyasa Dwi Putra Made Widnyana Made Windu Antara Kesiman Made Windu Antara Kesiman Mahendra, Ida Bagus Mahendra, Komang Maryati, Ni Made Rai Mauridhi Hery Purnomo Merta, I Gede Mita Puspita dewi Mita Puspita Dewi, Ni Putu Nata Susila, I Putu Natih, I Dewa Gede Agung Wibhisana Negara, I Made Wahyu Guna Neno, Joseph Extrada Ngakan Putu Eka Juniarta, Dewa Ni Desak Made Sri Adnyawati Ni Kadek Dina Agustina Ni Kadek Dina Agustina, Ni Kadek Dina Ni Kadek Dwi Trisna Rahayu Ni Kd Putri Ariani . Ni Ketut Ayu Purnama Sari . Ni Ketut Ayu Purnama Sari ., Ni Ketut Ayu Purnama Sari Ni Ketut Catur Wahyu Puspitawati Ni Komang Ayu Elviani Ni Komang Ayu Endrawati Ni Komang Oktari Permata Sari Ni Luh Putu Kurniawati Ni Made Ari Kamelia Dewi Ni Made Desi Arisandi Ni Made Erna Maygayanti . Ni Made Nafta Sukendry Ni Made Pradnya Paramita Kusumawati Kusumawati Ni Made Sudiartini Ni Nyoman Sugihartini Ni Putu Ayu Wijayanti Ni Putu Eka Apriyanthi Ni Putu Mita Puspita Dewi Ni Putu Ratna Puspitarini Ni Putu Ratna Wiryani Ni Putu Ratna Wiryani, Ni Putu Ratna Ni Wayan Martiningsih Novitasari Putri Novitasari Putri . Novitasari Putri, Novitasari P. WAYAN ARTA SUYASA Padama Nyoman Crisnapati Padma Nyoman Crisnapati Padma Nyoman Crisnapati Padma Nyoman Crisnapati Pathni, Ida Ayu Wisma Anggaritha Pebriana, I Gede Agus Permana, Made Ody Gita Pinem, Deby Natalia Br Pradiktha, Wisnu Dwijaya Pradita, I Gusti Agung Mia pramana, i gede pramana ade saputra Prasetia, I Putu Widia Prawira, Putu Yoka Angga Priambodo, Joko Prianka Vedanty, Putu Puspitarini, Ni Putu Ratna Putra Yasa, Gede Agus Putra, I Gede Eka Artha Putra, I Kadek Dwi Gitayana Putra, I Kadek Nurcahyo Putra, I Made Arya Adinata Dwija Putu Alan Arismandika Putu Angga Septiana Putra . Putu Angga Septiana Putra ., Putu Angga Septiana Putra Putu Ary Darma Yasa Putu Ary Darma Yasa, Putu Ary Putu Deri Ariyasa Dana Putu Hendra Suputra Putu Ida Purnamasari Putu Kartika Widya Swari Putu Kartika Widya Swari, Putu Kartika Putu Maha Putra Putu Sanistya h . Putu Soni Ermawati Putu Suarningsih Putu Yoka Angga Prawira Putu Yudia Pratiwi Putu Zasya Eka Satya Nugraha Rahayu, Ni Kadek Dwi Trisna Rena, I Ketut Dedi Kusuma Rendy Syahrial, Lalu Riani, Firda Rika Rokhana Rika Rokhana Rizki Anom Raharjo Rokhana, Rika Rudy Satya Wira Dharma, Kadek Santra, Wayan Saputri, Ni Kadek Tesya Ari Sarasmayana, Ketut Yoga Sariyasa . Shodiq Damanhuri Sidik, Purnama Sindu, I Gede Partha Soni Ermawati, Putu Suarningsih, Putu Sudiartayasa Adiputra, I Nyoman Sudiartini, Ni Made Sudiasta Putri, Nyoman Dinda Indira SUGIYANTI, NI PUTU HAPPY VALENTINA Sukendry, Ni Made Nafta Sulatri Dewi, Made Sumantara, I Gusti Lanang Trisna Suputra, I Putu Arsana Surya Diputra, I Gusti Nyoman Anton Surya Pratama Wardhana, I Putu Susena, I Komang Suyasa Dwi Putra, Made Swastika, I Putu Eka Taufik Ismail Taufik Ismail Tirta Murdika, I Made Tita Karlita Tita Karlita Tita Karlita Tresnadana Sueca, I Putu Hendra Tri Arief Sardjono Trywanto Rina Uttaram, I G. Uttaram, I G. Viky Aryani, Ni Putu Wahyu Eka Putra, I Gusti Agung Wardana, I Komang Tri Edi Wardhana, I Putu Surya Pratama Wayan Andre Pratama Wayan Santra Widiantara, Eka Putra Widiantara, I Gusti Made Wahyu Krisna Widiantara, Ketut Widiantara, Ketut Widyantara, I Putu Eka Wija Antara, I Gede Wijaya Kusuma, I Wayan Wijaya Merta, I Putu Wijaya, Ni Made Pradnyaswari Wijayanti, Ni Putu Ayu Wilhelmus Sabatani Jangku Wiradarma, I Gusti Gede Raka Wisnu Dwijaya Pradiktha Yoga Antara, I Made Yoka Angga Prawira, Putu Yudiantara, I Made Yundari, Yundari