Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.262 Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 707-715 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS FOR CREATING DIGITAL ARTWORK IN THE FORM OF ABSTRACT IMAGES
Eric Secada Purba *1 , Hendry 2
1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana,Indonesia Email: 1 ericprince913@gmail.com , 2 hendry@uksw.edu
(Naskah masuk: 04 April 2022, Revisi : 07 April 2022, diterbitkan: 28 Juni 2022)

## Abstract
Abstract painting always has its own place for the fans, the irregular shape in it, and the emotions depicted in the painting, make many people amazed to see it. The success of this abstract image sparked the idea of  being able to create an abstract image using Deep Learning Technology. Generative Adversarial Networks (GANs) is one  of  the  Deep  Learning  technologies  that  can  create  it.  With  the  GANs  method  which  has  Generator  and Discriminator  functions  in  it,  it  is  possible  for  someone  to  be  able  to  create  it.  The  generator  functions  to generate  new  data  through  training  the  data(train),  and  the  Discriminator  functions  to  determine  whether  the new  data  is  fake  or  not  data  through  training  (train)  comparing  the  generator  results  with  the  original  data. These two functions are used to create abstract images. Abstract images were obtained through training in 1369 paintings of nature, landscapes, and flowers. The images are trained by comparing the number of epochs used and  the  results  of  the  abstract  images  generated  from  each  epoch.  The  epoch  will  be  divided  into  three  parts, namely  the  first  training  using  10  epochs,  the  second  training  using  100  epochs,  and  the  third  training  using 1000  epochs.  In  this  journal, we  will  compare  the  results  of  the  three  trainings  and  reach  a  conclusion  which training produces the best abstract image according to the author. From the training, 1000 epoch training was obtained which produces good abstract images.
Keywords : abstract image, Generative Adversarial Networks, GANs, Generator, Discriminator.

## PENERAPAN GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS DALAM PEMBUATAN KARYA SENI DIGITAL BERUPA GAMBAR ABSTRAK

## Abstrak
Karya  seni  lukis  abstrak  selalu  memiliki  tempat  tersendiri  bagi  penikmatnya,  bentuk  yang  tidak  beraturan didalamnya,  serta  emosi  yang  digambarkan  di  dalam  lukisan  tersebut,  membuat  banyak  orang  terpesona melihatnya.  Kesuksesan  gambar  abstrak  inilah  yang  mencetuskan  ide  untuk  dapat  membuat  suatu  gambar abstrak  menggunakan  Teknologi Deep Learning . Generative Adversarial Networks (GANs)  adalah  salah  satu dari  teknologi Deep Learning yang  dapat  menciptakannya.  Dengan  metode  GANs  yang  memiliki  fungsi Generator  dan  Diskriminator  di  dalamnya  memungkinkan  bagi  seseorang  untuk  dapat  menciptakannya. Generator  berfungsi  untuk  menghasilkan  suatu  data  baru  melalui  pelatihan  ( train )  yang  dilakukan,  serta Diskriminator  berfungsi  untuk  menentukan  apakah  data  baru  tersebut  merupakan  data  palsu  atau  asli  melalui pelatihan  ( train )  yang  membandingkan  antara hasil  Generator  dengan  data  asli.  Kedua fungsi  tersebutlah  yang digunakan untuk menciptakan gambar abstrak. Gambar abstrak diperoleh melalui pelatihan 1369 lukisan alam, pemandangan,  maupun  bunga.  Gambar-gambar  tersebut  dilatih  dengan  membandingkan  jumlah  epoch  yang digunakan  dan  hasil  gambar  abstrak  yang  dihasilkan  dari  setiap  Pelatihan.  Epoch  akan  dibagi  menjadi  tiga bagian yaitu pelatihan pertama menggunakan 10 epoch, pelatihan kedua menggunakan 100 epoch, dan pelatihan ketiga  menggunakan  1000  epoch.  Riset  ini  akan  membandingkan  hasil  dari  ketiga  pelatihan  tersebut  dan mencapai kesimpulan pelatihan manakah yang menghasilkan gambar abstrak yang terbaik menurut penulis. Dari ketiga Pelatihan tersebut, diperoleh lah pelatihan dengan 1000 epoch yang menghasilkan gambar abstrak dengan baik.
Kata kunci : gambar Abstrak, Generative Adversarial Networks, GANs, Generator, Discriminator.

## 1. PENDAHULUAN
Lukisan merupakan hasil dari karya seni Lukis yang  selalu  memiliki  nilai  lebih  dimata  banyak
orang.  Pembuatan  satu  buah  karya  seni  dimulai dengan  memikirkan  sebuah  konsep,  mencari  ide, stimulasi dan kontemplasi, sehingga untuk menghasilkan  suatu  karya  seni  Lukis  membutuhkan waktu  yang  tidak  sedikit.  Karya  seni  lukis  tidak hanya tergantung pada imajinasi atau ekspresi dari si pembuatnya,  tetapi  pelukis  juga  harus  memiliki berbagai jenis unsur dan prinsip seni rupa, serta gaya atau  aliran,  kemudian  teknik  dan  media  yang digunakan [1]. Dalam riset ini akan membahas salah satu  gaya  atau  aliran  karya  seni  Lukis  yaitu  Karya Seni Lukis Abstrak.
Seni  Lukis  abstrak  biasanya  dikenal  memiliki bentuk yang tidak biasa karena dalam penciptaannya pelukis  tidak  langsung  merujuk  terhadap  bentuk aslinya  tetapi  diubah  menjadi  bentuk  yang  lain sesuai  dengan  imajinasi  pelukis  [2],  sehingga  karya seni  Lukis  abstrak  ini  tidak  dapat  dinilai  hanya dengan  mata  telanjang  saja.  Diperlukan  penglihatan atau  pendalaman  yang  khusus  untuk  mengetahui nilai-nilai  yang  terkandung  di  dalamnya  dan  untuk memahami  ekspresi  pelukis  dalam  pembuatannya. Keabstrakan  karya  seni  inilah  yang  melatar- belakangi penulisan artikel ini, dengan tidak adanya aturan  yang  berlaku  di  dalam  pembuatannya, membuat  suatu  pemikiran  apakah  seseorang  dapat membuat  karya  seni  lukis  abstrak  ini  tanpa kemampuan  khusus  dan  biaya  yang  besar  untuk membeli  bahan  serta  peralatan  yang  dibutuhkan. Pembuatan suatu karya seni lukis abstrak dibutuhkan ide  dan  nilai  tertentu,  dimana  tidak  semua  orang memilikinya.
Riset  ini  bertujuan  untuk  memanfaatkan teknologi Deep  Learning untuk  menciptakan  suatu karya  seni  lukis  abstrak  tanpa  media  dan  peralatan yang  banyak  serta  ide  yang  cemerlang  dalam penciptaannya. Memang hasil dari pembuatan karya seni  lukis  ini  akan  berupa  karya  seni  digital,  tetapi seperti  yang  diketahui  bahwa  saat  ini  terdapat  tren jual-beli  karya Non  Fungible  Token (NFT)  yang sangat  mudah  untuk  penjualannya  maupun  hanya sekedar  dipamerkan.  Ketertarikan  banyak  orang dalam Non  Fungible  Token (NFT)  dapat  menjadi peluang  untuk  memamerkan  hasil  dari  pembuatan karya seni lukis abstrak ini, serta dapat memperoleh keuntungan jika berhasil menjualnya, dan memperkenalkan  kepada  orang  banyak  bahwa  hasil dari  karya  seni  lukis  yang  mereka  lihat  dibuat dengan teknologi Deep Learning.
Pembelajaran  Struktural  Mendalam  ( Deep Learning )  saat  ini  sangatlah  populer,  salah  satu Algoritma  yang  digunakan  dalam  pembuatan  karya seni lukis abstrak ini adalah Generative Adversarial Networks (GAN’s).  GAN’s  dapat  digunakan  untuk menghasilkan  foto  realistis  seperti  pemandangan gunung  maupun  danau  [3],  membuat  suatu  salinan gambar  tampak  seperti  aslinya  [4],  menghasilkan gambar beresolusi tinggi dari gambar yang memiliki resolusi  rendah  [5],  mengklasifikasikan  objek untuk keperluan medis [6], bahkan dapat digunakan untuk
mendeteksi  malware  [7].  Pada  Riset  ini  akan membahas  mengenai  bagaimana  cara  penggunaan Generative  Adversarial  Networks (GAN’s)  dalam menghasilkan  suatu  Karya  seni  lukis  abstrak. Diharapkan dengan penggunaan Algoritma ini dapat menghasilkan  suatu  karya  seni  lukis  abstrak  yang memiliki  nilai  yang  terkandung  di  dalamnya,  dan juga orang lain dapat menyukai hasilnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  Penelitian  ini adalah  penelitian  eksperimental,  dimana  akan melakukan  uji  coba  terhadap  Kecerdasan  Buatan (artificial  intelligence)  untuk  menciptakan  gambar abstrak,  kemudian  diperoleh  suatu  algoritma  dari Deep  Learning  yaitu  Neural  Network.  Terdapat banyak  sekali  jenis  dari  Neural  Network  dan dipilihlah  Generative  Adversarial  Networks  [8]  [9] untuk  mengerjakan  penelitian  ini.  Alur  pengerjaan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penelitian  dimulai  dengan  identifikasi  masalah untuk  membuat  pedoman  yang  akan  digunakan untuk menyelesaikan penelitian ini. Setelah itu akan dilakukan  pengecekan  terhadap  penelitian  terdahulu untuk  melihat  keterkaitan  masalah  yang  sedang dikerjakan dengan penelitian yang pernah dikerjakan sebelumnya.  Setelah  itu  akan  dilakukan  studi literatur dan pengumpulan data, dan diimplementasikanlah  literatur  yang  telah  dipelajari dengan  data  yang  diperoleh  supaya  dapat  diuji. Setelah  pengujian  dilakukan  maka  dihasilkan kesimpulan serta penulisan jurnal ini.

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian terdahulu yang berjudul “Klasifikasi Gambar  Batik  Dengan  CNN”  dimana  algoritma CNN  termasuk  salah  satu  dari  arsitektur Deep Learning .  Metode Convolutional  Neural  Network
(CNN)
merupakan salah satu algoritma pengklasifikasian gambar dengan operasi
konvolusionnal  yang  menggabungkan  beberapa lapisan pemrosesan, menggunakan beberapa elemen yang  beroperasi  secara  paralel  dan  terinspirasi  oleh sistem  saraf  biologis  [10].  Tujuan  penelitian  ini mengukur seberapa efektif algoritma CNN terutama dengan Bahasa Pemrograman Python untuk melakukan Image Classification dan tentunya hal ini bermanfaat karena sekarang ini teknologi kecerdasan buatan  untuk  mengenali  objek  sangat  dibutuhkan dalam kehidupan sehari - sehari guna mempermudah kehidupan.  Algoritma  CNN  disini  bertugas  untuk mengklasifikasikan  gambar  batik  melalui  5  jenis batik  yang  ada  di dataset ,  diantaranya  batik Pekalongan,  batik  Semarang,  batik  Solo,  batik Sragen, dan batik Yogyakarta. Convolutional Neural Network (CNN) biasanya digunakan untuk mengenali  maupun  mendeteksi  sebuah  objek  pada data  image  [11].  CNN  terdiri  dari  neuron  yang memiliki weight , bias dan activation function . Terdapat  penelitian  terdahulu  yang  berjudul “Pembuatan  karya  seni digital  dengan  metode Style Transfer menggunakan  Algoritma  CNN”  Penelitian ini  bertujuan  untuk  menciptakan  suatu  karya  seni gambar  dengan  mengubah  gambar  pribadi  (foto maupun  lukisan)  menjadi  gambar  yang  memiliki gaya lukis seniman terkenal. Sebagai contoh seorang fotografer  memiliki  potret  gambar  gunung  lalu fotografer  tersebut  ingin  hasil  gambarnya  memiliki gaya/ style lukisan  vincent  van  gogh  maka  ia menggunakan  Algoritma  CNN  untuk  melakukan “ transfer  Style ”  ke  dalam  gambar  yang  dia  miliki [12].  Bisa  dikatakan  bahwa  fungsi Convolutional Neural Network (CNN) disini
adalah menggabungkan dua buah gambar untuk menghasilkan gambar baru. CNN dapat menghasilkan  suatu  karya  seni  digital  yang  baru tanpa  membandingkan  bahwa  karya  seni  tersebut Asli  atau  Palsu,  sehingga  penggunaan  algoritma CNN dalam pembuatan karya seni digital ini kurang baik  hasilnya.  Jika  karya  seni  ini  ditimbang menggunakan  algoritma Generative  Adversarial Network (GANs)  maka  diskriminator  akan  sangat mudah  mengatakan  bahwa  karya  seni  tersebut bernilai Palsu.

## 2.2. Generative Adversarial Networks (GANs)
Generative  Adversarial  Networks (GAN’s) diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Ian  J.  Goodfellow bersama  tujuh  orang  lainnya  pada  tahun  2014 melalui  Jurnal  mereka  yang  berjudul Generative Adversarial  Nets [8].  Penggunaan Generative Adversarial  Networks (GAN’s)  sangat  berbeda dengan  Algoritma Deep  Learning lainnya,  dimana Algoritma  lainnya  memanfaatkan  penuh  terhadap dataset yang  ada  dimana dataset tersebut  dilatih untuk  memaksimalkan  hasil  akurasi  dari  setiap pengujian  yang  dilakukan,  semakin  banyak dataset yang  dimiliki  maka  semakin  baik  hasil  yang didapatkan  . Generative  Adversarial  Networks (GAN’s) memiliki  pendekatan  yang  berbeda  dengan
dengan algoritma lainnya, algoritma ini menggunakan  dua  jaringan  syaraf  buatan  ( neural network )  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang ada.  Kedua  jaringan  syaraf  buatan  tersebut  adalah Generator  yang  berfungsi  untuk  mengambil  sampel data  dari dataset ,  dan  Diskriminator  yang  berfungsi untuk  mengklasifikasikan  bahwa  sampel  data  itu bernilai  asli  atau  palsu  [9],  [13],  [14].  Dengan adanya  kedua neural  network tersebut,  maka  akan dihasilkan  suatu  data  yang  baru  yang  sangat menyerupai data inputan-nya.
Gambar 2.  Struktur Generative Adversarial Networks (GANs)
Struktur Generative  Adversarial  Networks (GANs) yang terdapat pada Gambar 2 menunjukkan bahwa  fungsi  dipisahkan  menjadi  Generator  dan Diskriminator  .  Untuk  mempermudah  penjelasan disini  Generator  diinisialisasikan  dengan  fungsi  G dan  Diskriminator  dengan  fungsi  D,  dengan  X sebagai data asli yang ada di dalam Dataset , terakhir terdapat Z sebagai variabel acak. Setiap hasil dari G akan  diwakili  G(z)  sebagai  sampel  baru  hasil  dari Generator.  Data  X  akan  dimasukkan  ke  dalam Diskriminator  D  untuk  memberikan  label  terhadap G(z).  jika  Diskriminator  D  menghasilkan  label 1( True )  berarti  G(z)  dianggap  mirip  dengan  X.  Jika Discriminator D menghasilkan label 0( False ) berarti G(z) dianggap tidak mirip dengan X. untuk hasil dari Generator  G  sangat  baik,  Diskriminator  D  harus mengklasifikasikan  G(z)  dengan  label  0.  tujuan  G adalah  untuk  membuat  kinerja  data  yang  dihasilkan G(z) pada D (D(G(z)) konsisten dengan kinerja Real Samples X pada D.

## 2.3. Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGANs)
Untuk  meningkatkan  Performa  dari  model yang  akan  dibangun,  disini  ditambahkan  Deep Convolutional  Generative  Adversarial  Networks (DCGANs) untuk menggunakan Convolutinal Layers pada  Diskriminator  Nya  dan transpose convolution  layers pada  Generator  Nya.  Sebelum membahas  lebih  lanjut,  Diperlukan  pengertian mengenai  apa  itu  Deep  Convolutional  Generative Adversarial Networks (DCGANs). DCGAN pertama kali  diperkenalkan  pada  tahun  2016  melalui  jurnal yang  berjudul  “Unsupervised  Representation Learning with Deep Convolutional Networks” karya Alec  Radford  dan  Luke  Metz  [15].  Dalam  jurnal
tersebut  menjelaskan  bahwa  DCGAN  tercipta melalui  proses  perluasan  Generative  Adversarial Networks
(GANs)
dengan menambahkan Convolution  Neural  Network (CNN)  kedalamnya  . Untuk  mengetahui  perbedaan  dari  GANs  dan DCGANs  dapat  dilihat  dari  arsitektur  terbentuknya DCGAN[15] yaitu :
1. Mengganti Polling  Layer pada  Diskriminator dengan strided  convolutions dan  di fractional- strided convolutions pada Generator nya 2. Pada
Diskriminator
dan
Generator menggunakan Batch Normalization yang berfungsi  untuk  meningkatkan  kecepatan jaringan syaraf tiruan dan supaya lebih stabil
3. fully  connected  hidden  layers dihapus  untuk arsitektur yang lebih mendalam
4. Generator  menggunakan  aktivasi  RelU  untuk semua  lapisan,  tetapi  terdapat  pengecualian pada output yaitu menggunakan TanH 5. Diskriminator menggunakan
aktivasi LeakyReLU untuk semua lapisannya.
Gambar 3. Struktur Generator DCGANs
Pada Gambar 3 terdapat struktur dari Generator DCGANs[16].  Misalnya  kita  punya  100 random noise vektor  sebagai  inputan  nya,  kemudian  kita proyeksikan  dan  bentuk  kembali  random noise vektor tersebut  ke  dalam  bentuk  4x4x1024.  Pada Gambar  tersebut,  diinginkan  untuk  mengubah gambar  4x4x1024  menjadi  bentuk  128x128x3. Lakukanlah  proses  sebelumnya  sampai  memperoleh hasil  yang  diinginkan,  kemudian  setiap  prosesnya harus mengikuti arsitektur daripada DCGANs, yaitu untuk setiap Layer menggunakan Batch Normalization dan  menggunakan  aktivasi  RelU kecuali  pada  G(Z)  menggunakan  TanH.  Seperti itulah cara untuk Upsample gambar yang dimiliki. Diskriminator  berfungsi  untuk  mengetahui sebuah  gambar  bernilai  asli  atau  palsu  [15],  [16]. Dengan  gambar  yang  dihasilkan  dari  Generator, diskriminator akan bekerja untuk mengidentifikasikan  gambar  tersebut  dengan  cara mencoba mengembalikan gambar tersebut ke bentuk awal.  Seperti  terlihat  pada  Gambar  4  bahwa Diskriminator  merupakan  kebalikan  dari  Generator, ditambah dengan gambar asli yang dimiliki di dalam Dataset,  maka  akan  meningkatkan  kemampuan
Diskriminator  untuk  mengidentifikasikan  suatu gambar bernilai asli atau palsu. Untuk Diskriminator juga  menggunakan  kaidah  arsitektur  dari  DCGANs yaitu  menggunakan  Batch  Normalization  dan menggunakan  aktivasi  LeakyReLU  untuk  semua layer.
Gambar 4. Struktur Diskriminator DCGANs

## 2.4. Fungsi Objektif GANs
Setiap  model Deep  Learning sebuah  fungsi harus  didefinisikan  untuk  memperoleh  suatu  hasil. Pada Generative  Adversarial  Networks memiliki suatu  Fungsi  Objektif  yang  digunakan  bersamaan dengan model yang dibangun. Disini akan dibangun fungsi objektif dari struktur GANs[14], [17].
𝑀𝑖𝑛 𝐺 𝑀𝑎𝑥 𝐷 𝐸𝑥~𝑝𝑥[𝑙𝑜𝑔𝐷(𝑥)] + 𝐸𝑧~𝑝𝑥 [log (1 − 𝐷(𝐺(𝑧)))] (1)
Fungsi  objektif  (1)  terdiri  dari  x  sebagai real data  ( Sampel data)  dan  z  adalah noise vektor,  G adalah  Generator  dan  D  adalah  Diskriminator,  px adalah  distribusi  dari  x  ( real data)  dan  pz  adalah masing-masing  dari noise vektor.  D(x)  merupakan hasil  dari training Diskriminator,G(z)  adalah  hasil dari  Generator  dan  D(G(Z))  adalah  Hasil  dari Discriminator  yang  memberikan  nilai/hasil  dari G(z).  Diskriminator  dilatih  untuk  memaksimalkan pemberian  nilai  terhadap  hasil  dari    generator dengan  memaksimalkan fungsi    log  D(x)  +  log(1  − D(G(z))).  Kemudian  Generator  dilatih  untuk  dapat menipu Diskriminator dengan meminimalkan fungsi log(1 − D(G(z))). Melalui pelatihan inilah Generator akan berusaha semaksimal mungkin untuk menghasilkan gambar tidak semirip mungkin dengan dataset( real data),  dan  Diskriminator  juga  akan berusaha untuk mengidentifikasi hasil dari Generator untuk mengetahui gambar tersebut asli atau palsu.

## 2.5. Loss Function GANs
Pada  dasarnya loss  function digunakan  untuk mengetahui  performa  suatu  model  yang  sedang dikembangkan.  Pada  riset  ini loss  function digunakan  untuk  mengembangkan  serta  mengukur
Generator  dan  Diskriminator  DCGANs  untuk mengetahui  sejauh  apa  performa  dari  kedua  model ini.  Seperti  yang  sudah  dibahas  sebelumnya  bahwa Diskriminator  bertujuan  untuk  memaksimalkan fungsi  log  (1  −  D(G(z)))  sehingga  Diskriminator akan  meminimalkan  fungsi  D(G(z)).  Sehingga loss function dari Diskriminator adalah:
𝐿 𝐷 =  𝑀𝑎𝑥 [ 𝑙𝑜𝑔 𝐷(𝑥)   +  𝐿𝑜𝑔(1 –  𝐷(𝐺(𝑧))) ] (2)
Dengan  fungsi  tersebutlah  (2)  Diskriminator akan memaksimalkan fungsi D(x) selagi meminimalkan  fungsi  D(G(z)).  Untuk  itu  Generator harus  berusaha  semaksimal  mungkin  untuk  menipu Diskriminator  untuk  hasil  gambar  yang  dihasilkan Generator, dengan cara meminimalkan fungsi log (1 −  D(G(z))).  Sehingga loss  function dari  Generator (3) adalah:
𝐿 𝐺 =  𝑀𝑖𝑛 [ 𝐿𝑜𝑔(𝐷(𝐺(𝑧))) ] (3)
Generator tidak memiliki hak atas dataset ( real data) sehingga generator tidak memiliki wewenang/kuasa atas D(x) sehingga Generator tidak dapat  mengubahnya.  Tetapi  Generator  dapat memaksimalkan  fungsi  G(z)  untuk  menghasilkan gambar yang dapat menipu Diskriminator.

## 2.6. Dataset

## Gambar 5. Dataset Lukisan
Karya  seni  lukis  abstrak  adalah  cara  lain  bagi pelukis/seniman untuk mengekspresikan diri mereka dengan cara yang lain dalam berkarya. Jenis seni ini tidak  terikat  dengan  ide  atau  gambaran  yang  jelas dimana  orang  tidak  dapat  menilainya  hanya  dengan mata  telanjang.  Bentuk  yang  dihasilkan  tidak  dapat didefinisikan  hanya  dengan  melihat  sekilas  saja karena bentuk dari karya seni lukis abstrak ini sangat tidak  biasa.  Penciptaan  seni  Abstrak  dihasilkan
melalui  “abstraksi”  dari  alam  [18],  dimana  alam memiliki  bentuk  dan  nilai  yang  luas  untuk  dapat dijadikan referensi atau gambaran dalam pembuatan karya  seni  Abstrak.  Pemilihan dataset ini  juga dilatarbelakangi oleh kemudahan dalam menemukan datasetnya, karena banyak ditemukan di internet dan juga  sudah  banyak  orang  yang  membuat dataset mengenai  gambar  atau  lukisan  dari  alam.  Sehingga setelah  dataset  diperoleh, dataset tersebut  di  upload ke  dalam google  drive untuk  mempermudah pelatihan  model  yang  akan  dilakukan,  karena pelatihan model dikerjakan melalui google collaboration .
Untuk  melatih  model  yang  akan  dibangun, digunakanlah  dataset  berupa  1369  lukisan  alam seperti  pada  contoh  di  gambar  5. Dataset ini diperoleh dari situs yang menyediakan dataset yaitu Kaggle:https://www.kaggle.com/datasets/varnez/cla ude-monet-pictorial-works-dataset-wikiart. Resolusi gambar yang dimiliki adalah 256 x 256.

## 2.7. Pelatihan Model
Tahapan  yang  dilakukan  untuk  menghasilkan sebuah  gambar  abstrak  meliputi  beberapa  hal  yang harus  dilakukan.  Pertama  menerapkan  Arsitektur dari Generative  Adversarial  Networks (GANs) dengan menggabungkannya dengan Neural Network dari  DCGANs  untuk  memperoleh  hasil  yang  lebih maksimal. Untuk itu pertama harus Menetapkan data train yang akan digunakan, menggunakan Generator dan  Diskriminator  sesuai  dengan  kaidah  yang  telah dijelaskan  sebelumnya.  Model  akan  dilatih  dengan membandingkan  jumlah Epoch yang digunakan  dan hasil  dari  setiap  pelatihan  seperti  apa.  Setiap Epoch akan menggunakan 10 iteration untuk
memaksimalkan  gambar  yang  akan  dihasilkan. Pelatihan  akan  membandingkan  hasil  dari  pelatihan model  dengan  epoch  yang  berbeda-beda.  Model akan  dilatih  dengan  memasukkan  jumlah  epoch sesuai  yang  diinginkan,  pada  riset  ini  akan menggunakan  tiga epoch yang  berbeda  yaitu pelatihan  dengan  10,100,  dan  1000 epoch .  Dan kemudian dicari kesimpulan Pelatihan dengan epoch manakah  yang  menghasilkan  gambar  yang  paling paling sesuai dengan hasil yang diharapkan penulis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tabel 1. Pemberian nilai setiap Fungsi Function/Parameter Nilai Dataset (train data) 1369 Ukuran gambar dataset 256 x 256 Ukuran hasil gambar (output) 64 x 64 Noise (Z) 100 Epoch I = 10 II = 100 III = 1000 LeakyRelU 0.2 RelU 0.2 Optimezers Adam 1.50E-04
Pelatihan  dilakukan  menggunakan  Google Colaboration  dengan  NVIDIA  Tesla  K80  GPU
712 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 707-715
dengan batch  size gambar  sebesar  128.  Untuk  lebih lengkapnya akan dijabarkan pada tabel 1.

## 3.1. Training Dataset
Melakukan  train  terhadap  dataset  untuk meningkatkan  kualitas  hasil  dari  model  yang  akan dibangun,  dataset  akan  dilatih  melalui transform data  berupa  data train akan  diubah  ukurannya ( resize ) menjadi ukuran yang lebih kecil yaitu 128 x 128.  Setelah dataset di resize selanjutnya  adalah menggunakan  salah  satu package dari  Pytorch  [19] yaitu ToTensor yang berfungsi untuk mengubah PIL image dengan  rentang pixel [0,  255]  menjadi PyTorch FloatTensor  of shape (C,  H,  W)  dengan rentang  [0.0,  1.0]  .Setelah  itu  akan  dilakukan Normalize untuk menghasilkan train data yang baik dan  diperoleh  hasil training  dataset seperti  pada gambar 6.
Gambar 6. Training Dataset

## 3.2. Diskriminator

## Gambar 7. Tahapan Diskriminator
Menggunakan Diskriminator untuk mengetahui kebenaran  atau  nilai  dari  gambar  yang  dihasilkan
dari  Generator,  apakah  gambar  tersebut  asli  atau palsu.  Disini  Discriminator  mengembalikan  nilai dari  Generator  dengan  Input  hasil  dari  Generator, yaitu  output  dimension  64  x  64  x  3.  Pada Discriminator  tetap  harus  menggunakan  kaidah Arsitektur DCGANs dimana untuk setiap convolution  layer- nya  menggunakan  LeakyReLU dan Batch  Normalization pada  setiap  layernya kecuali pada outputnya menggunakan sigmoid untuk mengetahui  apakah  gambar  tersebut  asli  atau  palsu. Implementasi  Diskriminator  pada  riset  ini  dapat dilihat pada gambar 7.

## 3.3. Generator
Pada  saat  Generator  dibangun  harus  sesuai dengan  struktur  generator  yang  terdapat  pada gambar  3,  dan  harus  mengikuti  kaidah  arsitektur DCGANs,  karena  Generatornya  akan  dibangun dengan  Neural  Network  DCGANs.  Pertama  akan dilakukan  pemberian  nilai  terhadap  Z  ( noise )  yaitu 100  kemudian  Dilanjutkan  ke  Deconv  1  dengan output dimension 4 x 4 x 512 dan dilanjutkan sampai Deconv  akhir  sehingga  menghasilkan output dimension  3  x  64  x  64,  karena output yang  ingin dihasilkan  berupa  gambar  berukuran  64  x  64. Implementasi  Diskriminator  pada  riset  ini  dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Tahapan Generator

## 3.4. Hasil Pelatihan Model
Pelatihan  dilakukan  dengan  menggabungkan Training dataset dan mengimplementasikan Generator  dan  Diskriminator  yang  akan  digunakan pada  pelatihan  model  ini.  Setelah  itu  dilakukan implementasi  Fungsi  objektif  dari Generative Adversarial  Networks serta  menghitung loss function -nya.  Maka  dihasilkan  gambar  abstrak seperti  pada  gambar  9,  gambar  11,  dan  gambar  13. Dan  grafik  dari loss  function terdapat  pada  gambar 10, gambar 12, dan gambar 14.
Gambar 9. Hasil Pelatihan dengan 10 Epoch
Gambar 10. Grafik Training Generator Loss dan Discriminator Loss
Untuk  Pelatihan  pertama  dengan  10  Epoch diperoleh  hasil  yang  terdapat  pada  gambar  9  sangat kurang  memuaskan  jika  dilihat,  hasil  dari  setiap gambar tergolong sama. Diskriminator dan generator Loss seperti  dapat  dilihat  pada  gambar  10 sebenarnya  sudah  baik    karena  Generator  berhasil menghasilkan  gambar  yang  sangat  berbeda  dengan dataset sehingga  Discriminatornya  sulit  untuk mengenali gambar yang dihasilkan Generator, tetapi untuk  gambar  yang  dihasilkan  Generator  terlihat kurang  baik.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melatih model dengan 10 epoch adalah sekitar 3 menit.
Gambar 11. Hasil Pelatihan dengan 100 Epoch
Gambar 12. Grafik Training Generator Loss dan Discriminator Loss
Gambar  abstrak  yang  dihasilkan  dari  pelatihan kedua  dengan  100 epoch menunjukkan  bahwa  hasil gambar  memiliki  bentuk  atau  warna  yang  berbeda tetapi  setiap  gambar  masih  terlihat  pola  yang  sama, seperti  membentuk  belah  ketupat  atau  berlian  yang dapat  dilihat  pada  gambar  11.  Sehingga  pada pelatihan  kedua  ini  masih  tergolong  belum sepenuhnya  selesai  sehingga  perlu  melatih  lagi model  yang  dibangun  sampai  gambar  yang dihasilkan  benar-benar  berbeda.  Untuk  hasil  dari loss  function  Diskriminator  dan  Generator  dapat dilihat  pada  gambar  12  dapat  disimpulkan  bahwa Generator bekerja dengan sangat baik menghasilkan gambar  yang  berbeda  sehingga  Diskriminator kesulitan dalam menilainya.
Waktu yang dibutuhkan untuk pelatihan model kedua dengan 100 epoch adalah sekitar 15 menit.
Gambar 13. Hasil Pelatihan dengan 1000 Epoch
Gambar 14. Grafik Training Generator Loss dan Discriminator Loss
Setelah  melakukan  pelatihan  model  ketiga dengan  1000 epoch ,  dihasilkan  lah  gambar  abstrak yang dapat dilihat pada gambar 13 dimana memiliki bentuk atau pola yang berbeda di setiap gambarnya. Gambar  yang  dihasilkan  juga  lebih  jelas  dan  yang terpenting  tetap  bersifat  Abstrak.  Tidak  ada  gambar yang  menyerupai dataset ( real  image ),  semua terlihat  abstrak  dan  sulit  dikenali  bentuknya.  Hasil seperti  itulah  yang  diinginkan  melalui  Riset  ini. Untuk  Generator Loss berhasil  menghasilkan gambar  dengan  sangat  baik  yang  dapat  dilihat  pada Gambar  14.  Pada  Diskriminator loss tergolong rendah  karena  Diskriminator  selalu  menganggap hasil  dari  Generator  palsu,  yang  tentunya  ini  sangat sejalan  dengan  tujuan  dari  dibentuknya  model pelatihan  ini.  Dikarenakan  tujuan  pembuatan  Riset ini  adalah  menghasilkan  gambar  yang  baru  melalui GANs  dimana  jika  hasil  dari  Diskriminator loss tinggi,  maka  generator  sangat  mirip  dengan dataset ( real image )  sehingga  tidak  dapat  terbentuk  suatu gambar  abstrak.  Waktu  yang  dibutuhkan  untuk untuk  melatih  model  ini  dengan  1000  epoch  sekitar 3jam.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari pelatihan yang dilakukan,  gambar  yang  dihasilkan  dapat  dikatakan berhasil  karena  terlihat  seperti  lukisan  abstrak  yang dapat  dilihat pada pameran  atau  sekedar  di  internet. Kecilnya  resolusi  atau  pixel  dari  gambar  yang dihasilkan  diakibatkan  oleh  images  size  yang didefenisikan  diawal  hanya  sebesar  64  pixel.  Hal tersebut  disebebkan  oleh  kurangnya  spesifikasi laptop  dan  coding  environtment  yang  digunakan yaitu  Google  Colab,  sehingga  untuk  menaikkan pixel  gambar  menjadi  128  px  atau  256  px  selalu gagal dilakukan. Penggunaan 1000 epoch dengan 10 iterations  setiap  1  epoch  sudah  sangat  baik  untuk melatih model yang saat ini digunakan. Karena hasil yang  didapatkan  memuaskan  dan  sesuai  dengan yang diinginkan.
Untuk  meningkatkan  pelatihan  model  ini kedepannya,  Peningkatan  ukuran  conv  dan  deconv dari  512x512  menjadi  1024x1024  akan  sangat berguna untuk menghasilkan gambar yang lebih baik lagi.  Untuk  meningkatkan  nilai  dari  gambar  yang dihasilkan,  dimasa  yang  akan  datang  kemungkinan akan  dilakukan  survey  kepada  orang  lain  terhadap gambar  abstrak  yang  dibuat  oleh  algoritma  GANs, sehingga hasil yang didapatkan lebih valid dan dapat diterima banyak orang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Noventin  Maghdalena,  Y.  Puspita,  D.
Pendidikan  Seni  Rupa,  and  F.  Pendidikan Seni  dan  Desain,  “Analisis  Estetik  Karya Seni  Lukis  Moel  Soenarko  yang  Bertema Heritage,” ejournal.upi.edu , vol. 1, no. 2, pp. 1–14, 2019.
[2] S.  DAN  WACANA  Amir  Gozali  Jurusan Seni  Rupa  Murni  and  F.  Seni  Rupa  dan Desain,  “DIMENSI  SPIRITUAL  DALAM SENI LUKIS ABSTRAK KONTEMPORER  INDONESIA,” Acintya Jurnal  Penelitian  Seni  Budaya ,  vol.  11,  no. 1, pp. 1–11, 2019, doi: 10.33153/acy.v11i1.2609. [3] C.  Ledig et  al. ,  “Photo-Realistic  Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial  Network,” arxiv ,  vol.  5,  no.  1,
pp. 1–5, 2017, doi: 10.48550/arXiv.1609.04802. [4] X.  Liang,  H.  Zhang,  and  E.  P.  Xing, “Generative  Semantic  Manipulation  with Contrasting  GAN,” arxiv ,  vol.  1,  pp.  1–12,
2017, doi: 10.48550/arXiv.1708.00315.
[5] J.  D.  Curtó,  I.  C.  Zarza,  F.  Torre,  I.  King, and  M.  R.  Lyu,  “High-resolution  Deep
Convolutional Generative Adversarial Networks,” arxiv ,  vol.  18,  pp.  1–8,  2020, doi: 10.48550/arXiv.1711.06491. [6] X. Yi, E. Walia, and P. Babyn, “Generative Adversarial Network in Medical Imaging: A
Review,” Medical  Image  Analysis ,  vol.  58, pp. 1–22, 2019, doi: 10.1016/j.media.2019.101552. [7]
W. Hu and Y. Tan, “Generating Adversarial Malware  Examples  for  Black-Box  Attacks Based  on  GAN,” arxiv ,  vol.  1,  pp.  1–6,
2017, doi: 10.48550/arXiv.1702.05983.
[8] I.  J.  Goodfellow et  al. ,  “Generative Adversarial  Nets,” NIPS ,  vol.  v1,  pp.  1–8, 2014, doi: 10.48550/arXiv.1406.2661.
[9] D.  Volkhonskiy,  B.  Borisenko,  and  E.
Burnaev, “GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS FOR IMAGE STEGANOGRAPHY,” ICLR 2017 conference submission , pp. 1–7, 2016.
[10] H.  Fonda,  Y.  Irawan,  A.  Febriani,  S. Informatika, and H. T. Pekanbaru, “KLASIFIKASI  BATIK  RIAU  DENGAN MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL  NETWORKS  (CNN),” JIK ,  vol.
9, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi:
10.33060/JIK/2020/Vol9.Iss1.144.
[11] A.  T.  Putra,  K.  Usman,  and  S.  Saidah, “WEBINAR STUDENT PRESENCE SYSTEM BASED ON REGIONAL CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK USING FACE RECOGNITION,” Jurnal Teknik Informatika  (Jutif) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  109– 118, Mar. 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.82.
[12] T.  Henighan  and  S.  Physics,  “Spatial Control in Neural  Style  Transfer,” CS231N ,
pp. 1–6, 2017.
[13] L.  Metz,  B.  Poole,  D.  Pfau,  and  J.  Sohl-
Dickstein, “Unrolled Generative Adversarial
Networks,” ICLR ,  vol.  4,  pp.  1–25,  Nov. 2016, doi: 10.48550/arXiv.1611.02163.
[14] A.  Creswell,  T.  White,  V.  Dumoulin,  K. Arulkumaran,  B.  Sengupta,  and  A.  A. Bharath, “Generative Adversarial Networks: An  Overview,” Institute  of  Electrical  and
Electronics Engineers (IEEE) , vol. 1, pp. 1– 7, Oct. 2017, doi: 10.1109/MSP.2017.2765202.
[15] A.  Radford,  L.  Metz,  and  S.  Chintala,
“Unsupervised  Representation  Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,” arXiv , vol. 2, pp. 1– 4, Nov. 2015, doi: 10.48550/ARXIV.1511.06434.
[16] S.  K.  Venu  and  S.  Ravula,  “Evaluation  of deep  convolutional  generative  adversarial networks  for  data  augmentation  of  chest  x- ray images,” Future Internet , vol. 13, no. 1, pp. 1–13, Jan. 2020, doi:
10.3390/fi13010008.
[17] T. Salimans, I. Goodfellow, W. Zaremba, V. Cheung,  A.  Radford,  and  X.  Chen, “Improved Techniques for Training GANs,” arXiv ,  vol.  1,  pp.  1–8,  Jun.  2016,  doi: 10.48550/ARXIV.1606.03498.
[18] S.  Murni  and  P.  S.  Rupa,  “DISTORSI
DISLEKSIA MELALUI LUKISAN ABSTRAK DENGAN REALITAS BERIMBUH  (AR)  Anjani  Imania  Citra Afsiser,” Ikonik jurnal seni dan Desain , vol. 3, no. 2, pp. 14–18, 2021, doi:
10.51804/ijsd.v3i2.993.
[19] S. Sen and K. Sawant, “Face mask detection for  covid_19  pandemic  using  pytorch  in deep  learning,” IOP  Conference  Series:
Materials  Science  and  Engineering ,  vol. 1070, no. 1, pp. 1–5, 2021, doi: 10.1088/1757-899X/1070/1/012061.