
IDENTIFIKASI KEMIRIPAN FOTO ASLI DAN SKETSA MENGGUNAKAN MODEL GENERATIF ADVERSARIAL NETWORK (GANs)
DOI:
https://doi.org/10.69916/jkbti.v2i3.36Keywords:
gambar, generative adversarial networks (gans), sketsa dan foto asli, struktural similarity index (ssim)Abstract
Perkembangan seni semakin bertumbuh khususnya dalam bidang seni lukis, pertumbuhan tersebut terlihat dari banyaknya pemula yang mulai belajar melukis secara otodidak diawali dengan belajar membuat sketsa menggunakan metode yang beragam, tetapi masalah umum yang sering dihadapi oleh pemula dalam seni Lukis adalah seringkali sketsa dan foto asli terlihat serupa tetapi tidak tahu seberapa mirip sketsa yang telah dibuat. Penlitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi persentase kemiripan foto asli dan sketsa menggunakan metode diskriminatif dari model Generative Adversarial Networks (GANs) memantkan library atau modul ssim. Diskriminator merupakan CNN yang menerima input gambar berukuran sama atau memiliki dimensi yang sama dan menghasilkan angka yang menyatakan apakah input merupakan gambar yang sama atau memeiliki kemiripan. Untuk mendapatkan persentase kemiripan yang tepat antara dua gambar memanfaatkan Struktural Similarity Index (SSIM) yang telah terlatih pada library scikit-image.
Downloads
References
M. A. Rasyid, R. F. Rachmadi, and D. P. Wulandari, “Pembangkitan Citra Wajah dari Sketch Wajah menggunakan CycleGAN,” J. Tek. ITS, vol. 11, no. 3, 2022, doi: 10.12962/j23373539.v11i3.94440.
J. Arifianto and I. Muhimmah, “Aplikasi Web Pendeteksi Jerawat Pada Wajah Menggunakan Algoritma Deep Learning dengan TensorFlow,” J. Autom., pp. 21–29, 2021.
R. Reinaldo Kalendesang and D. Haryadi Setiabudi, “Pewarnaan Otomatis Sketsa Gambar Menggunakan Metode Conditional GAN Untuk Mempercepat Proses Pewarnaan,” J. Infra, vol. 10, no. 2, 2022.
M. Kurniasih and S. Akbar, “Identifikasi Kemiripan Wajah Untuk Kehadiran Karyawan Menggunakan Algoritma Eigenface,” Respati, vol. 13, no. 2, pp. 78–84, 2018, doi: 10.35842/jtir.v13i2.237.
B. Yanto, L. Fimawahib, A. Supriyanto, B. H. Hayadi, and R. R. Pratama, “Klasifikasi Tekstur Kematangan Buah Jeruk Manis Berdasarkan Tingkat Kecerahan Warna dengan Metode Deep Learning Convolutional Neural Network,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 6, no. 2, p. 259, 2021, doi: 10.35314/isi.v6i2.2104.
M. Ricky and M. E. Al Rivan, “Implementasi Deep Convolutional Generative Adversarial Network untuk Pewarnaan Citra Grayscale,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 8, no. 3, pp. 556–566, 2022, doi: 10.28932/jutisi.v8i3.5218.
M. Heusel, H. Ramsauer, T. Unterthiner, B. Nessler, and S. Hochreiter, “GANs trained by a two time-scale update rule converge to a local Nash equilibrium,” Adv. Neural Inf. Process. Syst., vol. 2017-December, no. Nips, pp. 6627–6638, 2017, doi: 10.18034/ajase.v8i1.9.
V. Nagarajan and J. Z. Kolter, “Gradient descent GAN optimization is locally stable,” Adv. Neural Inf. Process. Syst., vol. 2017-December, no. Nips, pp. 5586–5596, 2017.
R. Wang, A. Cully, H. J. Chang, and Y. Demiris, “MAGAN: Margin Adaptation for Generative Adversarial Networks,” arXiv e-prints, no. April, 2017, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1704.03817
M. R. Efrian and U. Latifa, “Image Recognition Berbasis Convolutional Neural Network (Cnn) Untuk Mendeteksi Penyakit Kulit Pada Manusia,” Power Elektron. J. Orang Elektro, vol. 11, no. 2, p. 276, 2022, doi: 10.30591/polektro.v12i1.3874.
Downloads
Published
Scite Metrics
Altmetric
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Andre Satriawan, Bahtiar Imran, Surni Erniwati

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Most read articles by the same author(s)
- Dede Haris Saputra, Bahtiar Imran, Juhartini, OBJECT DETECTION UNTUK MENDETEKSI CITRA BUAH-BUAHAN MENGGUNAKAN METODE YOLO , Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi: Vol. 2 No. 2 (2023): Mei 2023
- Rifqy Hamdani Pratama, Juhartini, Bahtiar Imran, SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA AYAM MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR , Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi: Vol. 2 No. 2 (2023): Mei 2023
- Rijalul Mujahidin Ndang, Zaeniah, Bahtiar Imran, RANCANG BANGUN SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT PADA TANAMAN CABAI DENGAN METODE CERTAINTY FACTOR , Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi: Vol. 2 No. 1 (2023): Januari 2023
- Hanis Purnamasidi, Salman, Lalu Darmawan Bakti, Bahtiar Imran, SISTEM PAKAR PEMILIHAN JENIS KREDIT NASABAH MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING PADA PT. BANK RAKYAT INDONESIA (PERSERO) , Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi: Vol. 1 No. 3 (2022): Desember 2022
- Denda Apsih, Surni Erniwati, Juhartini, SISTEM INFORMASI PEMASARAN PRODUK LOKAL KAIN TENUN BERBASIS WEBSITE PADA TOKO BELIDA BAYAN , Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi: Vol. 2 No. 2 (2023): Mei 2023
- St Tuhpatussania, Surni Erniwati, PERBANDINGAN ALGORITMA NAZIEF-ADRIANI DAN PORTER UNTUK PERINGKASAN TEKS OTOMATIS DENGAN LATENT SEMANTIC ANALYSIS PADA MODUL PEMBELAJARAN BERBAHASA INDONESIA , Jurnal Kecerdasan Buatan dan Teknologi Informasi: Vol. 4 No. 1 (2025): January 2025