Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1287-1296

## Peningkatan Resolusi Citra dengan Menggunakan Metode GAN untuk Aplikasi Peningkatan Gambar
Marniati Triningsi Tamo Ama 1 , Agustinus Rudatyo Himamunanto 2 , Gogor Christmass Setyawan 3 1,2,3 Program Studi Informatika, Universitas Kristen Immanuel, Yogyakarta, Indonesia
E-mail: marniati.t2042@student.ukrimunversity.ac.id 1 , rudatyo@ukrim.ac.id 2 , masgogor@ukrimuniversity.ac.id 3

## Abstract
This  research  proposes  the  use  of  a  Generative  Adversarial  Network  (GAN),  a  deep learning  approach  consisting  of  two  neural  networks:  a  generator  that  generates  high- resolution  images  from  low-resolution  images,  and  a  discriminator  that  distinguishes between original high-resolution images. and the image the generator produces. Through joint training, the generator learns to produce increasingly realistic and detailed images. This  research  uses  training  data  of  400  image  data,  100  images  consisting  of  training data and test data. The GAN model trial showed a success rate of 80% training data, 20% test  data.  This  process  continued  through  repeated  testing  and  10,000  epoch  training periods  using  Pytorch  to  train  the  GAN,  with  sharper  and  more  detailed  results  than conventional methods. The application of GANs in various applications such as medical image  processing,  video  restoration,  and  security  surveillance  shows  great  potential  in improving  image  quality.  Challenges  such  as  training  stability  and  computational  time are overcome through more efficient regularization and optimization techniques, so that GANs  prove  to  be  a  powerful  tool  for  image  resolution  enhancement  with  a  significant contribution to the development of more advanced image processing technologies.
Keywords: Image Resolution Enhancement, Generative Adversarial Network, Bilinear Interpolation, Bicubic Interpolation, Digital Image Processing

## Abstrak
Penelitian  ini  mengusulkan  penggunaan  Generative  Adversarial  Network  (GAN), suatu  pendekatan  pembelajaran  mendalam  yang  terdiri  dari  dua  jaringan  saraf: generator  yang  menghasilkan  gambar  beresolusi  tinggi  dari  gambar  beresolusi  rendah, dan  diskriminator  yang  membedakan  gambar  asli  beresolusi  tinggi.  dan  gambar  yang dihasilkan  generator.  Melalui  pelatihan  bersama,  generator  belajar  menghasilkan gambar  yang  semakin  realistis  dan  detail.  Penelitian  ini  menggunakan  data  latih sebanyak  400  data  gambar  100  gambar  terdiri  dari  data  latih  dan  data  uji.  Uji  coba model GAN menunjukkan tingkat keberhasilan 80% data latih, 20% data uji. Proses ini berlanjut  berulang  kali  pengujian  dan  10.000  epoch  periode  pelatihan  menggunakan Pytorch  untuk  melatih  GAN,  dengan  hasil  yang  lebih  tajam  dan  detail  dibandingkan metode  konvensional.  Penerapan  GAN  di  berbagai  aplikasi  seperti  pemrosesan  citra medis,  restorasi  video,  dan  pengawasan  keamanan  menunjukkan  potensi  besar  dalam meningkatkan  kualitas  gambar.  Tantangan  seperti  stabilitas  pelatihan  dan  waktu komputasi  diatasi  melalui  teknik  regularisasi  dan  optimasi  yang  lebih  efisien,  sehingga GAN  terbukti  menjadi  alat  yang  ampuh  untuk  peningkatan  resolusi  gambar  dengan kontribusi  yang  signifikan  terhadap  pengembangan  teknologi  pemrosesan  gambar  yang lebih maju.
Kata Kunci: Peningkatan Resolusi Citra, Generative Adversarial Network, Interpolasi Bilinear, Interpolasi Bicubic, Pengolahan Citra Digital

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 1. Pendahuluan
Pada  era  digital  saat  ini,  permintaan  akan  gambar  berkualitas  tinggi  semakin meningkat  di  berbagai  bidang,  termasuk  pengolahan  citra  medis,  pemulihan  video, pengawasan  keamanan,  dan  aplikasi  hiburan.  Salah  satu  tantangan  utama  dalam pengolahan  citra  adalah  meningkatkan  resolusi  gambar  tanpa  mengorbankan  detail  dan kualitas.  Metode  tradisional  seperti  interpolasi  bilinear,  bicubic,  dan  spline,  meskipun sederhana dan cepat, sering kali menghasilkan gambar yang tampak kabur dan kehilangan detail penting. Keterbatasan ini menjadi latar belakang penting bagi penelitian lebih lanjut dalam teknologi peningkatan resolusi citra [1].
Generative  Adversarial  Network  (GAN),  yang  diperkenalkan  oleh  Ian  J.  Goodfellow pada tahun 2014, telah menunjukkan potensi besar dalam mengatasi keterbatasan metode tradisional  dalam  peningkatan  resolusi  citra.  GAN  terdiri  dari  dua  jaringan  saraf  tiruan yang  saling  bersaing,  yaitu  generator  dan  diskriminator.  Generator  berfungsi  untuk menghasilkan gambar baru yang realistis, sementara diskriminator bertugas membedakan antara gambar asli dan gambar hasil generasi[2]. Proses pelatihan yang berulang-ulang ini memungkinkan  GAN  untuk  mempelajari  pola  dan  detail  dari  gambar  resolusi  tinggi, sehingga mampu menghasilkan gambar yang lebih tajam dan realistis dari input resolusi rendah.
Dalam  konteks  peningkatan  resolusi  citra,  GAN  memiliki  keunggulan  dalam menghasilkan  detail  tekstur  yang  lebih  realistis  dan  mempertahankan  kontur  yang  lebih baik  dibandingkan  metode  konvensional.  Misalnya,  penelitian  oleh  Ledig  et  al.  (2017) dengan model SRGAN (Super-Resolution Generative Adversarial Network) menunjukkan bahwa  GAN  dapat  secara  efektif  meningkatkan  resolusi  gambar  sambil  menjaga  detail dan kualitas visual yang tinggi [3]. Selain itu, GAN juga mampu mengatasi artefak yang sering muncul pada teknik interpolasi tradisional, memberikan hasil yang lebih halus dan natural[4].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  Mengembangkan  model  GAN  yang  mampu meningkatkan  resolusi  citra  dengan  hasil  yang  realistis,  serta  mengevaluasi  kinerjanya pada berbagai dataset gambar. Dengan demikian, diharapkan studi ini dapat memberikan bidang peningkatan gambar dan membuka jalan bagi aplikasi praktis di berbagai industri yang  memerlukan  gambar  berkualitas  tinggi.  Studi  ini  juga  akan  membahas  tentang peluang  dalam  mengaplikasikan  GAN  untuk  Image-resolution,  serta  potensi pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi model.
Selain  itu,  penelitian  ini  tidak  hanya  terbatas  pada  satu  jenis  gambar  atau  kondisi pelatihan  tertentu,  tetapi  mencakup  berbagai  jenis  dataset  gambar  untuk  memastikan model  GAN  yang  dikembangkan  dapat  bekerja  dengan  baik  di  berbagai  konteks. Pendekatan  ini  memberikan  kontribusi  baru  dalam  literatur  pengolahan  citra  digital, dengan menunjukkan bahwa GAN dapat diterapkan secara luas dan efektif pada berbagai jenis data gambar.

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  dan  mengevaluasi  model Generative Adversarial Network (GAN) untuk peningkatan resolusi citra. Pada penelitian ini,  data  gambar  beresolusi  rendah  dikumpulkan  sebagai  data  pelatihan  dan  pengujian, mencakup  berbagai  jenis  gambar  untuk  memastikan  model  dapat  bekerja  dengan  baik pada berbagai konteks.
Model GAN (Generative Adversarial Network) terdiri dari dua komponen utama yaitu generator yang mengubah noise acak menjadi data palsu mirip data asli, dan discriminator yang  membedakan  antara  data  asli  dari  dataset  dengan  data  palsu  yang  dihasilkan  oleh generator.  Dalam  proses  pelatihan  iteratif  menggunakan  teknik  gradient  descent, generator  berusaha  meminimalkan  kehilangan  dengan  menghasilkan  data  palsu  yang semakin meyakinkan, sedangkan discriminator dilatih untuk meningkatkan kemampuannya  dalam  mengidentifikasi  perbedaan  antara  keduanya.  Pengukuran  kinerja

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1287-1296
model  GAN  mencakup  evaluasi  akurasi  discriminator  dan  kualitas  data  hasil  generator, yang  penting  untuk  memastikan  bahwa  peningkatan  kualitas  citra  digital  memberikan nilai tambah dalam analisis resolusi citra digital yang lebih tinggi.
Gambar 1. Diagram alir GAN
FID (Frechet Inception Distance) adalah metrik yang mengukur jarak antara distribusi fitur dari gambar yang dihasilkan dan gambar asli. Fitur-fitur ini diekstraksi menggunakan jaringan  saraf  yang  sudah  dilatih.  FID  dianggap  lebih  efektif  dibandingkan  MSE  dan SSIM  karena  mampu  menangkap  perbedaan  visual  dan  statistik  antara  dua  set  gambar. MSE (Mean Squared Error) adalah metrik yang mengukur rata- rata kuadrat perbedaan antara piksel gambar asli dan gambar yang dihasilkan. Metrik ini sering digunakan karena kesederhanaannya  dan  kemampuannya  memberikan  gambaran  tentang  seberapa  dekat gambar  yang  dihasilkan  dengan  gambar  asli  pada tingkat  piksel.  SSIM  digunakan  untuk mengevaluasi  kesamaan  struktural  dan  visual  antara  gambar  asli  dan  gambar  yang dihasilkan.  SSIM  ( structural  similarity  Index )    yang  lebih  tinggi  menunjukkan  bahwa gambar  yang  dihasilkan  lebih  mirip  dengan  gambar  asli  dalam  hal  struktur  dan  kualitas visual.
Flowchart di bawah ini memberikan gambaran keseluruhan tentang tahapan penelitian yang  dilakukan,  Berikut  adalah  beberapa  tahapan  dalam  penelitian  ini  yaitu:  studi literatur, pengumpulan data, pelatihan model, pengujian, dan hasil dan analis.
Gambar 2. Flowchart Diagram Penelitian
Berikut  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  untuk  proses  Peningkatan  Resolusi  Citra dengan Menggunakan Metode GAN untuk Aplikasi Peningkatan Gambar sebagai berikut: a) Studi Literatur
Pada  tahap  ini  studi  literatur  untuk    mencari  pembelajaran  literatur  berupa  referensi jurnal  dan  buku  yang  berkaitan  dengan  topik  penelitian,  yaitu  peningkatan  resolusi  citra untuk peningkatan gambar yang menggunakan GAN.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
b) Pengumpulan Data
Pada tahap ini pengumpulan dataset citra dengan resolusi rendah yang akan digunakan dalam penelitian. Dataset yang berjumlah 400 data gambar, 100 gambar yang digunakan untuk  data  latih  dan  data  uji  dengan  ukuran  64x64 pixel. Contoh    dataset  gambar  yang diambil sebagai berikut.
Gambar 3. Contoh dataset GAN
Data sumber yang akan di ambil adalah Citra beresolusi rendah, citra ini dapat berasal dari  berbagai  sumber,  seperti  kamera  smartphone,  kamera  CCTV,  atau  hasil  scan dokumen lama. Citra ini biasanya memiliki detail yang kurang jelas dan kabur.
Gambar 4. Sumber data kamera smartphone
Sedangkan, Data target adalah Citra beresolusi tinggi,  Citra ini memiliki detail yang lebih jelas dan tajam dibandingkan dengan citra beresolusi rendah. Citra ini dapat berupa citra asli yang diambil dengan kamera berkualitas tinggi atau citra yang telah ditingkatkan resolusinya dengan metode lain.
Gambar 5. Data Target
c) Pelatihan Model
Membagi  dataset  menjadi  data  latih  (80%)  dan  data  uji  (20%).Menentukan  learning rate, batch size, dan jumlah epoch.setelah itu, Melatih model GAN menggunakan dataset citra  dengan  resolusi  rendah.  Maka  tahap  pelatihan  model  akan  dilakukan  dalam  bentuk program menggunakan Bahasa Pemrograman Python dan Google Colab.
d) Pengujian
Pada tahap ini, citra yang digunakan berupa citra grayscale Setelah itu, maka dilakukan proses  pengujian  model  pada  metode  GAN  dengan  menggunakan  data  training.  Untuk mengukur  kualitas  hasil  peningkatan  resolusi  menggunakan  metrik  kualitas  gambar seperti  FID (Frechet  Inception  Distance) ,  MSE (Mean  Squared  Error) dan  SSIM ( structural  similarity  Index )  dan  memvisualisasikan  perbedaan  antara  citra  asli  dan  citra hasil peningkatan resolusi
e) Hasil dan Analis
Pada tahap hasil dan analis, hasil pengujian GAN pada resolusi citra akan melakukan analisis  yang  berkaitan  dengan  hasil  pengujian  metode  GAN  untuk  pengembangan selanjutnya bisa dilakukan oleh peneliti berikutnya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini,  kami  menggunakan  Generative  Adversarial  Network  (GAN) untuk  meningkatkan  resolusi  citra.  GAN  adalah  model  pembelajaran  mesin  yang  terdiri dari  dua  jaringan  neural,  yaitu  generator  dan  diskriminator,  yang  saling  bersaing  untuk meningkatkan kualitas gambar yang dihasilkan.

## 3.1. Implementasi dan Eksperimen
Pada tahap implementasi, program ditulis menggunakan bahasa pemrograman Python dan dieksekusi menggunakan Google Colab. Tahap eksperimen mencakup variasi dalam ukuran  batch,  jumlah  epoch,  jenis  fungsi  aktivasi,  dan  lain-lain.  Hasil  eksperimen dianalisis untuk menentukan sejauh mana model GAN dapat meningkatkan resolusi citra dengan mempertahankan detail dan kualitas gambar asli.
Gambar 6. Grafik Loss Training

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 1287-1296
Generator  Loss  menunjukkan  perubahan  nilai  loss  untuk  generator  selama  pelatihan. Discriminator  Loss  menunjukkan  perubahan  nilai  loss  untuk  discriminator  selama pelatihan

## 3.2. Hasil Penelitian
Pada  penelitian  ini,akan  membahas  hasil  visualisasi  dari  gambar-gambar  yang dihasilkan  oleh  generator  setelah  pelatihan.  Dataset  atau  himpunan  data  merupakan kumpulan objek dan atributnya.
Objek  dalam  penelitian  ini  digambarkan  dengan  sejumlah  atribut  yang menggambarkan  sifat  atau  karakteristik  dari  objek  tersebut.  Atribut  ini  mencakup berbagai  properti  yang  dapat  berubah  dari  satu  objek  ke  objek  lainnya.  Dataset  ini mencakup  berbagai  jenis  gambar,  mulai  dari  wajah  manusia,  hewan,  pemandangan, hingga  objek-objek  lainnya.  Keberagaman  ini  memastikan  bahwa  model  GAN  yang dikembangkan  mampu  bekerja  dengan  baik  pada  berbagai  konteks  dan  variasi  citra. Setelah kita dapat menormalisasi tensor citra dan berikut merupakan citra dari pelatihan.
Gambar 7. Citra yang dilatih
Citra  yang  dilatih  adalah  gambar  yang  digunakan  sebagai  data  input  dalam  proses pelatihan model pembelajaran mesin. Melalui penggunaan data gambar ini, model belajar mengenali pola dan fitur yang ada untuk menyelesaikan tugas tertentu seperti klasifikasi, deteksi, atau generasi gambar.
Langkah  pertama  setelah  dataset  di  import  ke  google  colab  langkah  selanjutnya melakukan proses training dataset untuk menghasilkan kualitas citra dengan epoch 10.000 dimana  seluruh  dataset  telah  diproses.  Epoch  adalah  istilah  yang  digunakan  untuk menggambarkan  satu  siklus  penuh  melalui  seluruh  kumpulan  data  pelatihan  (training dataset).  Nilai  piksel  juga  dinormalisasi  dengan  standar  deviasi  0,5  untuk  konsistensi skala.
Proses pelatihan gambar memerlukan waktu yang cukup lama, tergantung pada jumlah data  dan  kapasitas  komputer  yang  digunakan.  Jika  hanya  menggunakan  CPU  (Central Processing  Unit),  waktu  yang  dibutuhkan  bisa  sangat  lama.  Oleh  karena  itu,  dalam penelitian ini digunakan GPU (Graphics Processing Unit) untuk meningkatkan kinerja dan kecepatan eksekusi perintah, sehingga sistem dapat lebih efisien dalam mempelajari hasil pelatihan.  Proses  pelatihan  model  GAN  ini  dilakukan  dalam  10.000  epoch  untuk memastikan  model  belajar  secara  mendalam  dan  menghasilkan  citra  dengan  resolusi tinggi. Berikut proses yang digunakan untuk latih GAN dengan 10.000 epoch.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 8. Proses traning dataset (10.000 epoch)
Setelah  itu,  terdapat  beberapa  pasangan  gambar  dalam  tampilan  grid,  yang menampilkan  perbandingan  antara  gambar  asli  (input)  dan  gambar  yang  telah ditingkatkan  resolusinya  (output).  Gambar  hitam  putih  (grayscale)  yang  ditampilkan, setiap  gambar  memiliki  resolusi,  dengan  ukuran  64x64 pixel .  Gambar  di  bawah  ini merupakan hasil dari proses pengujian model atau hasil dari generasi gambar oleh model seperti GAN. Gambar tersebut adalah visualisasi dari data gambar awal yang digunakan untuk  pelatihan  model  yang  ditampilkan  dalam  skala  abu-abu  dengan  ukuran  64x64 piksel. Berikut adalah kualitas citra yang dihasilkan oleh generator dan discriminator.
Gambar 9. Hasil citra yang dilatih
Selanjutnya,  metode  GAN  dapat  dibagi  menjadi  beberapa  bagian,  yang  mencakup visualisasi  hasil  generasi  gambar,  perbandingan  sebelum  dan  sesudah  pelatihan,  serta evaluasi metrik seperti loss berikut gambar dan penjelasannya:
Dari grafik dibawah ini, terlihat nilai loss generator sangat tinggi pada awal training, tetapi dengan cepat menurun mendekati nol setelah beberapa ratus epoch. Setelah itu, nilai loss stabil di sekitar nol hingga akhir training dengan jumlah loss generator 2.349 . Hal ini menunjukkan  bahwa  generator  berhasil  mempelajari  distribusi  data  target  dengan  cukup baik  setelah  beberapa  epoch  pertama.  Grafik  tersebut  menunjukkan  perubahan  loss generator selama  proses training.  Pada  sumbu  x terdapat jumlah  epoch (iterasi training), sedangkan sumbu y menunjukkan nilai loss
Gambar 10. Loss generator
Grafik dibawah ini menunjukkan perubahan loss discriminator selama proses training. Pada sumbu x terdapat jumlah epoch (iterasi training), sementara sumbu y menunjukkan nilai  loss.  Awalnya,  nilai  loss  discriminator  cukup  tinggi,  mencapai  sekitar  6,  tetapi kemudian  dengan  cepat  menurun  mendekati  nol  dalam  beberapa  ratus  epoch  pertama. Setelah itu, nilai loss tetap stabil di sekitar nol hingga akhir training  dengan jumlah  loss discriminator  2.518 . Ini  menunjukkan  bahwa  discriminator  berhasil  mempelajari  cara membedakan  antara  data  nyata  dan  data  yang  dihasilkan  oleh  generator  dengan  sangat baik setelah beberapa epoch pertama.
Gambar 11. Loss Discriminator
FID  (Frechet  Inception  Distance) adalah  membandingkan  distribusi  fitur  yang diekstraksi  dari  gambar  asli  dan  gambar  yang  dihasilkan  dengan  kualitas  gambar berdasarkan distribusi fitur tingkat tinggi. MSE (Mean Squared Error ) adalah metrik yang digunakan untuk mengukur perbedaan rata-rata kuadrat antara nilai-nilai yang diprediksi oleh  model  dan  nilai-nilai  sebenarnya. SSIM  (Structural  Similarity  Index) adalah  metrik yang digunakan untuk mengukur kesamaan antara dua gambar, dengan mempertimbangkan perubahan dalam pencahayaan, kontras, dan struktur.
Gambar 12. Nilai Training data
Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  12,  Grafik-grafik  ini  menunjukkan  bahwa  seiring bertambahnya  epoch  pelatihan,  model  GAN  yang  digunakan  untuk  peningkatan  resolusi citra  menunjukkan  peningkatan  kualitas  gambar  yang  dihasilkan.  Nilai  untuk menampilkan FID,MSE dan SSIM adalah sebagai berikut:
Tabel 1 . Hasil nilai FID, MSE dan SSIM FID MSE SSIM 362.0742492675781 0.338043212890625 -0.005664689466357231
Hasil  menunjukkan  bahwa  model  GAN  telah  dilatih  dengan  baik  dan  mampu menghasilkan gambar berkualitas tinggi yang sangat mirip dengan gambar asli dalam hal resolusi dan struktur.

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan  dari  Penelitian  ini  membuktikan  bahwa  Generative  Adversarial  Network (GAN) mampu meningkatkan resolusi citra dengan hasil yang realistis, memenuhi tujuan penelitian  untuk  mengembangkan  dan  mengevaluasi  model  GAN  pada  berbagai  dataset gambar.  GAN  menunjukkan  keunggulan  signifikan  dalam  menghasilkan  gambar dibandingkan  metode  interpolasi  tradisional,  dengan  evaluasi  metrik  kualitas  gambar seperti FID, MSE, dan SSIM yang menunjukkan kemampuan model dalam menghasilkan gambar berkualitas tinggi yang  mirip dengan gambar asli. Dengan menggunakan dataset 400 data gambar 100 gambar terdiri dari data latih dan data uji dengan pelatihan 10.000 epoch,  model  GAN  yang  dilatih  dengan  Pytorch  mampu  menghasilkan  gambar  dengan detail  baik,  mencapai  tingkat  keberhasilan  80%  data  latih,  20%  data  uji  dengan  proses berulang kali pengujian. Proses pelatihan yang menggunakan GPU terbukti efektif dalam mempercepat  pelatihan  model,  dan  visualisasi  hasil  menunjukkan  perbaikan  signifikan dalam detail dan kualitas visual gambar. Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa  GAN  adalah  alat  yang  kuat  untuk  peningkatan  resolusi  citra,  membuka  peluang untuk aplikasi praktis di berbagai industri, serta memberikan wawasan tentang tantangan dan  potensi  pengembangan  lebih  lanjut.Hal  ini  menunjukkan  potensi  besar  GAN  untuk aplikasi  praktis  dalam  berbagai  bidang  yang  membutuhkan  peningkatan  resolusi  citra, termasuk medis, keamanan, dan hiburan.

## Daftar Pustaka
[1] Liu,  Ming  Yu,  et  al.  “Generative  Adversarial  Networks  for  Image  and  Video Synthesis: Algorithms and Applications.” Proceedings of the IEEE , vol. 109, no. 5,
2021, pp. 839–62, https://doi.org/10.1109/JPROC.2021.3049196.
[2] Goodfellow,  I.,  Pouget-Abadie,  J.,  Mirza,  M.,  Xu,  B.,  Warde-Farley,  D.,  Ozair,  S., Courville,  A.,  &  Bengio,  Y.  (2020).  Generative  adversarial  networks. Communications of the ACM , 63 (11), 139–144. https://doi.org/10.1145/3422622.
[3] C. Ledig et al., “ 済無 No Title No Title No Title,” IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 2017-Janua, no. 12, pp. 1–23, 2020, doi: 10.1007/s10994-023-06367-0.
[4] P.  Welander,  S.  Karlsson,  and  A.  Eklund,  “Generative  Adversarial  Networks  for Image-to-Image  Translation  on  Multi-Contrast  MR  Images  -  A  Comparison  of CycleGAN and UNIT,” 2018, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1806.07777.
[5] Ricky, M., & Al Rivan, M. E. (2022). Implementasi Deep Convolutional Generative Adversarial  Network  untuk  Pewarnaan  Citra  Grayscale. Jurnal  Teknik  Informatika Dan Sistem Informasi , 8 (3), 556–566. https://doi.org/10.28932/jutisi.v8i3.5218
[6] Ledig, Christian, Lucas Theis, Ferenc Huszár, Jose Caballero, Andrew Cunningham, Alejandro  Acosta,  Andrew  Aitken,  et  al.  “ 済無 No  Title  No  Title  No  Title.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence , vol. 2017-Janua, no. 12,
2020, pp. 1–23, https://doi.org/10.1007/s10994-023-06367-0.
[7] Qin, Chongli, et al. “Training Generative Adversarial Networks by Solving Ordinary Differential  Equations.” Advances  in  Neural  Information  Processing  Systems ,  vol. 2020-December, no. NeurIPS, 2020, pp. 1–19.
[8] Kong, Jungil, et al. “HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High  Fidelity  Speech  Synthesis.” Advances  in  Neural  Information  Processing Systems , vol. 2020-December, no. NeurIPS, 2020. [9] C. Ledig et al. , “\href{https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8099502}{Photo-Realistic Single  Image  Super-Resolution  Using  a  Generative  Adversarial  Network},” Cvpr , vol. 2, no. 3, p. 4, 2017, [Online]. Available:
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Ledig_Photo-
Realistic_Single_Image_CVPR_2017_paper.pdf
[10] V.  V.  Pramansah,  D.  I.  Mulyana,  T.  Silfia,  and  R.  T.  Jaya,  “Penciptaan  Karakter Anime  Otomatis  Dengan Menggunakan  Generative Adversarial  Networks,” J.  Tek. Elektro dan Komputasi , vol. 4, no. 1,pp.2129,2022,[Online].Available:http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/ELK
OM/article/view/7105.