p-Index From 2021 - 2026
13.278
P-Index
This Author published in this journals
All Journal International Journal of Advances in Applied Sciences IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) 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) Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi 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) EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika 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) Journal of System and Computer Engineering 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 International Journal of Management Science and Information Technology (IJMSIT) Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST) Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Jurnal Locus Penelitian dan Pengabdian Paradigma Digital Transformation Technology (Digitech) MASALIQ: Jurnal Pendidikan dan Sains Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Journal of Artificial Intelligence and Digital Business Bulletin of Network Engineer and Informatics (BUFNETS) INOVTEK Polbeng - Seri Informatika
Claim Missing Document
Check
Articles

PERBANDINGAN PERFORMA MODEL CNN PADA KLASIFIKASI BIJI KOPI DENGAN CITRA BERBASIS CONDITIONAL LIGHTWEIGHT GAN Acep Taufik Hidayat; I Made Gede Sunarya; I Putu Gd Sukenada Andisana; Ni Nyoman Emang Smrti; Anak Agung Gde Wahyu Sukma Erlangga
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 23 No. 1 (2026): Edisi Januari 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v23i1.99703

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi dampak augmentasi citra Conditional Lightweight GAN (c-LGAN) terhadap performa CNN (ResNet50, EfficientNetB0, VGG16, MobileNetV2) dalam klasifikasi biji kopi. Model dievaluasi pada tiga skenario pelatihan: (1) data asli saja (960 citra/kelas), (2) pencampuran langsung (960 asli + 300 sintetis/kelas), dan (3) data sintetis saja. Hasil menunjukkan model berkinerja sangat tinggi (akurasi 0.95-0.99) saat dilatih pada domain tunggal (asli saja atau sintetis saja). Namun, temuan utama riset ini adalah kegagalan integrasi lintas-domain pada skenario gabungan. Akurasi anjlok drastis, terparah pada MobileNetV2 dari 0.99 menjadi 0.26 (setara probabilitas tebakan acak). Penurunan ekstrem ini mengonfirmasi bahwa pencampuran langsung (naïve direct mixing) memicu domain shift dan Batch Normalization mismatch. Kesimpulannya, meski c-LGAN efektif sebagai sumber data mandiri, pencampuran langsung untuk augmentasi justru destruktif tanpa strategi adaptasi domain yang tepat untuk menyelaraskan distribusi fitur.
KLASIFIKASI CITRA UDANG GALAH LAYAK KONSUMSI MENGGUNAKAN INCEPTION V3 Ida Bagus Jyotisananda; I Made Gede Sunarya; Made Windu Antara Kesiman
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 23 No. 2 (2026): Edisi Juli 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v23i2.112517

Abstract

Giant freshwater prawn (Macrobrachium rosenbergii) is a high-value freshwater fishery commodity. However, consumption eligibility assessment in the field often still relies on manual visual inspection, which can produce subjective results. This study develops an image classification system for eligible and non-eligible prawns using the Inception V3 architecture. The dataset consists of 7,000 images with two balanced classes, divided into 4,200 training images, 1,400 validation images, and 1,400 testing images. Data labeling was conducted based on visual and physical indicators, including color and texture, according to consumption eligibility criteria. The model was evaluated using SGD, Adam, and RMSprop optimizers, learning rates of 0.001, 0.0001, and 0.00001, and dropout rates of 0%, 20%, and 30%. Evaluation used accuracy, loss, confusion matrix, error analysis, and cost-benefit analysis. The best result was achieved by Inception V3 with 20% dropout, SGD optimizer, learning rate of 0.001, and batch size of 16. This configuration obtained a test accuracy of 0.9993 or 99.93%, with a Vi value of 0.9893. The trained model was implemented in a React Native-based Android application prototype for rapid field classification.
IMPLEMENTASI DOCKER SWARM UNTUK HIGH AVAILABILITY DAN LOAD BALANCING PADA SISTEM SIAK UNDIKSHA I Putu Surya Dharma Putra; Gede Arna Jude Saskara; I Made Gede Sunarya
Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan Vol. 23 No. 2 (2026): Edisi Juli 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/jptk-undiksha.v23i2.119962

Abstract

Dalam perkembangan pesat era digital, ketersediaan layanan teknologi memiliki faktor penting bagi kelancaran operasional dan reputasi dari sebuah instansi. Teknologi cluster computing, dapat menjadi solusi guna meningkatkan ketersediaan layanan dan mengoptimalkan pendistribusian beban kerja secara merata. Penelitian ini berfokus pada implementasi Docker Swarm untuk meningkatkan high availability dan load balancing pada sistem SIAK di UPA TIK Undiksha, yang masih mengalami masalah terkait downtime layanan. Penelitian ini menggunakan metode Network Development Life Cycle (NDLC) yang terdiri atas tahapan analisis, desain, simulasi prototipe, implementasi, monitoring, dan manajemen. Tahap analisis melalui observasi dan wawancara berhasil mengidentifikasi kelemahan infrastruktur yang menyebabkan terhentinya layanan sistem. Desain sistem memanfaatkan Docker Swarm dengan topologi multi-node untuk mendukung ketahanan terhadap kegagalan perangkat. Tahap simulasi prototipe dilakukan sebagai tahap pengujian awal untuk memastikan keandalan sistem sebelum diterapkan pada lingkungan sebenarnya. Hasil implementasi menunjukkan bahwa Docker Swarm dapat menjaga ketersediaan dan distribusi beban dengan lebih baik, khususnya ketika salah satu node mengalami kegagalan. Monitoring menggunakan Prometheus dan Grafana menunjukkan bahwa sistem dapat mempertahankan ketersediaan layanan hingga rata-rata 99% dengan waktu perpindahan kontainer yang minimal. Tahap manajemen memberikan rekomendasi untuk optimasi lebih lanjut, seperti penggunaan Redis sebagai session handler dan peningkatan jumlah kontainer. Penelitian ini berkontribusi dalam mendukung peningkatan ketersediaan layanan pada UPA TIK Undiksha.
Pengembangan Robot Berbasis IOT Sebagai Media Pembelajaran Algoritma Pemrograman Berbasis Blok Pada Mata Pelajaran Informatika Tingkat SMP Kelas VIII Putu Merta; I Made Gede Sunarya; Dessy Seri Wahyuni
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 14 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v14i3.102448

Abstract

Dalam pembelajaran Informatika, khususnya elemen Algoritma dan Pemrograman, keterbatasan media dan sumber belajar menyebabkan beberapa materi tidak dapat tersampaikan secara optimal. Hal ini berdampak pada rendahnya pemahaman, motivasi, dan minat belajar peserta didik. Oleh karena itu perlu adanya solusi untuk membantu peserta didik dalam belajar materi algoritma dan pemrograman. Penelitian ini bertujuan mengembangkan produk media pembelajaran Robot Berbasis IoT serta mengetahui respon guru dan peserta didik terhadap media tersebut. Jenis penelitian menggunakan metode Research and Development (R&D) dengan model pengembangan ADDIE. Subjek pada penelitian ini adalah 30 peserta didik kelas VIII C di SMP Negeri 5 Singaraja. Data dikumpulkan melalui observasi, wawancara dan angket. Hasil analisis data pada penelitian ini menunjukkan bahwa media pembelajaran Robot Berbasis IoT dinyatakan valid, efektif dan praktis digunakan dalam proses pembelajaran. Hal ini dibuktikan dengan hasil perolehan: (1) rata-rata koefisien uji ahli isi dan media pembelajaran sebesar 1.00 yang masuk tingkat validitas “Sangat Valid”. (2) Hasil uji efektifitas dengan perhitungan N-Gain sebesar 0,76 dengan interpretasi “Efektif”. Selain itu (3) hasil perhitungan uji respon peserta didik dan guru memperoleh rata-rata sebesar 44,3 dan 47 yang termasuk dalam kategori “Sangat Positif”.
Pengembangan Virtual Reality: Studi Kasus Pemasangan KB IUD di Prodi Kebidanan Undiksha Putu Sava Adikara Budi; I Gede Partha Sindu; I Made Gede Sunarya
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 14 No. 3 (2025)
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v14i3.104194

Abstract

Revolusi digital telah membawa perubahan besar dalam pendidikan, termasuk bidang kebidanan. Virtual Reality (VR) menawarkan pengalaman belajar imersif, realistis, dan aman, khususnya dalam pelatihan keterampilan klinis. Tantangan utama pembelajaran pemasangan Intrauterine Device (IUD) adalah keterbatasan waktu praktik, kerusakan phantom, serta metode konvensional yang kurang interaktif. Penelitian ini bertujuan mengembangkan media pembelajaran berbasis VR untuk simulasi pemasangan KB IUD di Program Studi Kebidanan. Melalui studi literatur, wawancara, dan kuesioner mahasiswa, hasil penelitian menunjukkan bahwa VR berpotensi meningkatkan keterampilan, motivasi, serta efektivitas pembelajaran. Dengan demikian, VR dapat menjadi solusi inovatif untuk mendukung pendidikan kebidanan di era digital.
Perancangan Aplikasi Analisis Sentimen Mengenai Produk Skincare Korea Selatan dengan Kandungan Snail Mucin Berbasis KNN Ni Komang Arista Tri Wahyuni; I Made Gede Sunarya; I Md. Dendi Maysanjaya
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 15 No. 1 (2026): Karmapati Vol 15 No 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v15i1.108663

Abstract

Popularitas produk skincare Korea Selatan salah satunya produk dengan kandungan snail mucin di Indonesia terus meningkat. Tingginya volume ulasan pengguna pada platform Female Daily menyulitkan konsumen dalam memahami persepsi umum terhadap produk secara menyeluruh. Belum terdapat media yang dapat mengolah dan menyederhanakan data ulasan pengguna secara sistematis untuk memberikan wawasan yang lebih jelas mengenai sentimen konsumen. Penelitian ini merancang aplikasi analisis sentimen ulasan produk skincare berbahan snail mucin menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Data penelitian berupa ulasan berbahasa Indonesia yang diperoleh dari platform Female Daily dengan fokus pada beberapa merk produk skincare Korea Selatan dengan kandungan snail mucin seperti pada brand Cosrx, Some By Mi, dan Benton. Proses pemodelan dilakukan menggunakan pendeketan metode SEMMA dengan klasifikasi KNN berbasis Euclidean Distance. Aplikasi dikembangkan menggunakan library Gradio untuk menyediakan antarmuka web yang interaktif dan mudah digunakan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model KNN mencapai tingkat akurasi sebesar 85% dengan performa klasifikasi yang baik. Aplikasi yang dihasilkan memungkinkan pengguna melakukan prediksi sentimen secara realtime serta memahami hasil analisis tanpa memerlukan pengetahuan teknis. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam mendukung pengambilan keputusan konsumen serta membantu industri kecantikan dalam memahami persepsi pengguna terhadap produk skincare Korea Selatan di Indonesia.
Perancangan Aplikasi Analisis Sentimen Mengenai Program Petani Milenial Berbasis IndoBERT Aprilia Monica Sari; I Made Gede Sunarya; I Md. Dendi Maysanjaya
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 15 No. 1 (2026): Karmapati Vol 15 No 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v15i1.108665

Abstract

Sektor pertanian di Indonesia menghadapi tantangan regenerasi petani akibat minimnya keterlibatan generasi muda, karena hanya 8% berasal dari kelompok usia muda. Menanggapi tantangan tersebut, Kementerian Pertanian Indonesia meluncurkan program Petani Milenial yang menargetkan generasi muda berusia 19 sampai 39 tahun untuk diberdayakan menjadi petani. Program ini memunculkan beragam tanggapan publik di media sosial. Data penelitian ini bersumber dari platform TikTok dengan jumlah data awal 15.422 komentar dan setelah diseleksi menjadi 4.781 komentar dan dikategorikan menjadi dua kelas sentimen yaitu positif dan negatif. Proses analisis mencakup lima tahap yaitu pengumpulan data, pelabelan sentimen, preprocessing data (cleaning, case folding, dan normalize), pemodelan menggunakan IndoBERT dengan Random Over Sampling (ROS) dan k-fold cross-validation, serta evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model IndoBERT dengan ROS mencapai performa yang baik dengan nilai accuracy sebesar 91%, precision 91%, recall 91%, dan F1-Score 91%. Implementasi aplikasi analisis sentiemen didasarkan pada hasil evaluasi dan berbasis Streamlit untuk membangun interface yang dapat membantu pengguna melakukan analisis sentimen secara real-time Aplikasi analisis sentimen ini menyediakan solusi praktis bagi pemangku kepentingan untuk memahami persepsi publik dan dapat menjadi dasar dalam membuat dan memutuskan kebijakan program pertanian yang lebih baik untuk kedepannya.
Analisis Sentimen Berbasis Aspek Terhadap Ulasan Wisata Pesisir di Bali Pada Google Maps Menggunakan Bidirectional Encoder Representations Transformer I Gede Kesumayudha Widiana; Made Windu Antara Kesiman; I Made Gede Sunarya
KARMAPATI (Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika) Vol. 15 No. 1 (2026): Karmapati Vol 15 No 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Pendidikan Ganesha

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23887/karmapati.v15i1.110691

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen berbasis aspek terhadap ulasan wisata pesisir di Bali menggunakan model Hybrid BERT dengan LDA Dataset diperoleh melalui proses web scraping dengan total sekitar 22.000 ulasan. Sebanyak 2.000 data digunakan sebagai dataset terkontrol untuk pelatihan model, sedangkan 20.000 data lainnya digunakan untuk analisis tren sentimen berdasarkan waktu. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan aspek dan sentimen secara simultan dengan nilai F1-score makro yang stabil di atas 0,84. Kemudian  LDA dilatih menggunakan 20.000 data asli dan terbentuk 5 topik untuk kemudian dihubungkan dengan 3 aspek yang ada untuk membantu dan menjadi secondary opinion dalam model. Analisis prediksi tren menunjukkan bahwa aspek Experience mendominasi ulasan dan sentimen positif konsisten mendominasi sepanjang periode pengamatan. Terdapat beberapa lonjakan ulasan negative pada aspek accessibility dan service diakhir dan awal tahun menandakan tekanan operasional dan kemudahan akses mulai berkontribusi terhadap munculnya sentimen negatif ketika intensitas kunjungan meningkat. Disarankan untuk penelitan selanjutnya menggunakan data anotasi yang lebih besar,mengembangkan pendekatan ABSA lebih lanjut dengan melakukan perbandingan antar Lokasi wisata atau pengaruh peristiwa tertentu terhadap perubahan sentimen
Random Forest and LightGBM Comparison for Acute Pain Diagnosis Using SMOTE on an Expert-Labeled Dataset Wayan Andre Pratama; I Made Gede Sunarya; Putu Hendra Suputra
Journal of Innovation and Technology Polbeng Series on Informatics (INOVTEK Polbeng - Seri Informatika) Vol. 11 No. 3 (2026): August (Inpress)
Publisher : P3M Politeknik Negeri Bengkalis

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35314/x2getn56

Abstract

Limited healthcare personnel may delay early pain assessment and encourage self-medication, increasing medication-error risk. However, evidence remains limited regarding whether bagging or boosting is more suitable for multiclass acute pain classification using imbalanced, expert-system-derived symptom data and whether SMOTE improves performance. This study compared Random Forest as a bagging approach and LightGBM as a boosting approach for classifying nine acute pain diagnostic classes without SMOTE and with SMOTE using k_neighbors=1 and 5. The dataset comprised 2,722 records and 36 discrete symptom features. Of 125 representative symptom combinations reviewed by a medical expert, 115 were considered appropriate; the remaining records were synthetically generated using the same expert-system knowledge base and inference mechanism. Data were divided using stratified 80:20 sampling, while model configuration was evaluated using five-fold cross-validation. SMOTE was applied only to training data within each fold. LightGBM without SMOTE achieved the best performance, with 83.49% accuracy, a macro F1-score of 0.81, and a weighted F1-score of 0.83, compared with 80.18%, 0.77, and 0.80 for Random Forest. With SMOTE, Random Forest achieved 78.35% and 77.61% accuracy, while LightGBM achieved 81.10% and 82.39%. Thus, LightGBM without SMOTE performed best for this dataset. Validation using real clinical data and multiple experts is required
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 Acep Taufik Hidayat 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 Gde Wahyu Sukma Erlangga Anak Agung Sri Farida Sari Dewi Andika, I Gede Antara, I Gede Wija Aprilia Monica Sari Ardipa, Gede Sukra Ari Kamelia Dewi, Ni Made Arief Hadi Prasetyo Arief Hadi Prasetyo, Arief Hadi Arisandi, Ni Made Desi 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 Diani, Ni Komang Didik Nurrahman 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 Aditya Saputra 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 Hartawan, I Kadek Priyogi Giri Hermawan, Norma I G. Uttaram I Gede Adi Saputra Yasa I Gede Agung Purnama Putra I Gede Agus Pebriana I Gede Andika Diana Putra 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 Kesumayudha Widiana 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 Kadek Dwi Gitayana Putra 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 Adyanata 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 Oka Gunawan I Made Agus Wirawan I Made Ardwi Pradnyana I Made Arya Adinata Dwija Putra 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 Gd Sukenada Andisana I Putu Hendra Tresnadana Sueca I Putu Hery Antara I Putu Hery Antara, I Putu Hery I Putu Nata Susila I Putu Surya Dharma Putra 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 Jyotisananda Ida Bagus Mahendra Ida Bagus Satriya Satriya Wibawa Ida Bagus Yudha Surya Pradipta Ida Bagus Yudha Surya Pradipta, Ida Bagus Yudha Surya Ida Purnamasari, Putu Ika Hendriana, Komang Inayaturrahman . Inayaturrahman ., Inayaturrahman Indah Saraswati, I Dewa Ayu 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 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 Lika Hanifah 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 Luh Putu Risma Noviana Risma 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, 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 Arista Tri Wahyuni 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 Emang Smrti Ni Putu Anik Mentayani 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 Putu Viky Aryani Ni Wayan Martiningsih Novitasari Putri Novitasari Putri . Novitasari Putri, Novitasari Nugraha, Putu Zasya Eka Satya Nyoman Sugihartini 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 Nurcahyo 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 Merta Putu Sanistya h . Putu Sava Adikara Budi Putu Soni Ermawati Putu Suarningsih Putu Wendy Ariyani Putu Yoka Angga Prawira Putu Yudia Pratiwi Putu Zasya Eka Satya Nugraha Rahayu, Ni Kadek Dwi Trisna Rehatta, Jullio 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 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 Andre Pratama Wayan Santra Widiantara, Eka Putra Widiantara, I Gusti Made Wahyu Krisna Widiantara, Ketut Widiantara, Ketut 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 Yunita Dewi, Kadek ⁠I Made Candiasa