Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 2 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 10 No. 2 (2023) 252 - 257
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Desain Produk Berbantuan Kecerdasan Buatan Menggunakan Generative Adversarial Network
Artificial Intelligence Assisted Product Design Using Generative Adversarial Network
Zen Munawar 1 , Sri Sutjiningtyas 2 , Novianti Indah Putri 3 , Dien Hernawati 4 , Rita Komalasari 5 1,5 Manajemen Informatika, Politeknik LP3I
2,4 Teknik Informatika, Informatika dan Ilmu Komputer, Universitas Nurtanio
3 Teknik Informatika, Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, Universitas Kebangsaan Republik Indonesia
1 munawarzen@gmail.com, 2 srisutjiningtyas70@gmail.com, 3 noviantiindahputri2021@gmail.com ,
4 dienhernawati@gmail.com, 5 ritakomalasari@plb.ac.id

## Abstract
A Generative Adversarial Network (GAN) has shown impressive results in generating product design images. The aim of this research  is  to  propose  a  method  for  improving  product  design  in  the  form  of  chairs  by  producing  a  very  large  number  of candidate chair designs sampling from the distribution of basic training data learned, which can speed up the design process while  maintaining  variations  in  shape and  texture.  GAN-based  methods  learn  projections  between  two  domains  with  cycle consistency  loss  or  by  sharing  latent  space  features.  The  application  of  these  methods  can  be  applied  to  improve  product design. By using GAN, the research objectives can be achieved, namely designing chair product designs with creative shapes and textures. Compared to the traditional chair design process which takes much longer, this method speeds up the process dramatically while maintaining creativity and originality. The results of this method can be to improve the design of the chair, which consists of an image synthesis module, a super resolution module, and human involvement. This can speed up the design process while balancing practicality and creativity. The resulting candidate designs show variations in shape and texture. The final result illustrates the method by selecting one of the candidates as a design prototype and creating a real-life chair with the help of Artificial Intelligence.
Keywords: artificial intelligence, generative adversarial network, product design, design prototype

## Abstrak
A  Generative  Adversarial  Network  (GAN)  telah  menunjukkan  hasil  yang  mengesankan  dalam  pembuatan  gambar  desain produk.  Tujuan  Penelitian  ini  adalah  mengusulkan  metode  untuk  meningkatkan  desain  produk  berupa  kursi  dengan menghasilkan desain kursi yang sangat besar kandidat mengambil sampel dari distribusi data pelatihan dasar yang dipelajari, yang dapat mempercepat proses perancangan dengan tetap mempertahankan variasi bentuk dan tekstur. Metode berbasis GAN mempelajari proyeksi antara dua domain dengan kehilangan konsistensi siklus atau dengan berbagi fitur ruang laten. Penerapan metode-metode  tersebut  dapat  diterapkan  untuk  menyempurnakan  desain  produk.  Dengan  menggunakan  GAN  maka  dapat mencapai tujuan tujuan penelitian yaitu merancang desain produk kursi dengan bentuk dan tekstur yang kreatif. Dibandingkan dengan proses desain kursi tradisional yang membutuhkan waktu lebih lama, metode ini mempercepat proses secara dramatis sekaligus menjaga kreativitas dan orisinalitas. Hasil dari metode ini dapat untuk meningkatkan desain kursi, yang terdiri dari modul  sintesis  gambar,  modul  resolusi  super,  dan  keterlibatan  manusia.  Hal  ini  dapat  mempercepat  proses  perancangan sekaligus  menyeimbangkan  kepraktisan  dan  kreativitas.  Kandidat  desain  yang  dihasilkan  menunjukkan  variasi  bentuk  dan tekstur. Hasil akhirnya mengilustrasikan metode dengan memilih salah satu kandidat sebagai prototipe desain dan membuat kursi kehidupan nyata dengan bantuan Kecerdasan Buatan.
Kata kunci: kecerdasan buatan, generative adversarial network, desain produk, prototipe desain

## 1. Pendahuluan
Secara historis, kemajuan ilmu pengetahuan bertumpu pada dua metodologi: analisis atau deduksi teoretis dan
analisis  atau  induksi  empiris  [1].  Saat  ini,  organisasi perlu beroperasi dalam lingkungan bisnis [2]. Manfaat utama  menggunakan  kecerdasan  buatan  adalah membantu  mengurangi  waktu  dan  upaya  yang
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
diperlukan  untuk  mengevaluasi  penelitian  ilmiah  [3]. Munculnya  inovasi  teknologi  telah  membuka  peluang dan tantangan baru bagi bisnis [4]. Pemodelan generatif mengalami  peningkatan  popularitas.  Secara  khusus, model  yang  relatif  baru  yang  disebut  Generative Adversarial  Networks  atau  GANs  yang  diperkenalkan oleh  Ian  Goodfellow,  menunjukkan  janji  dalam menghasilkan  sampel  yang  realistis  [5].  Amazon menjadi  berita  utama  pada  tahun  2017  karena  ide kontroversial  yang  diperkenalkannya  ke  kesadaran public  [6].  Amazon  mengklaim  kemampuan  untuk melatih generative adversarial network (GAN), sejenis model  generatif,  untuk  mendesain  pakaian.  Teknologi Informasi  merupakan  salah  satu  komponen  terpenting yang harus ada dalam lingkungan bisnis [7]. Komputer dan  aplikasi  teknologi  sekarang  menjadi  pusat  dari banyak  aspek  kehidupan  dan  masyarakat  [8].  Bagi banyak  profesional  industri  fesyen,  pengumuman  ini menimbulkan  kekhawatiran.  Perusahaan  melakukan analisis  untuk  mengimplementasikan  solusi  [9]. Prespektif  teknologi  informasi  terus  berubah  [10]. Ancaman  bahwa  peran  perancang  busana  akan  segera menjadi usang sangat dirasakan semua orang.  Saat ini sebagian besar organisasi masih tidak dapat membiayai untuk  mengembangkan  model  guna  memenuhi kebutuhan produk mereka [11].
Generative Adversarial Networks (GANs) adalah kelas Deep  Neural  Networks  yang  memiliki  kemampuan untuk  menghasilkan  data  sintetik  yang  realistis termasuk namun tidak terbatas pada gambar, teks, atau bahkan  video.  Kemampuan  untuk  mempelajari  dan menghasilkan  data  baru  dengan  statistik  yang  sama dengan  set  pelatihan  telah  menjadikannya  standar  de- facto untuk jaringan generatif, sehingga arsitektur lama seperti  autoencoder  menjadi  using  [12].  Penelitian  ini menyelidiki  GAN  dari  awal,  menganalisis  berbagai arsitektur, kelebihan, peringatan, dan kasus penggunaannya dalam upaya memahami keberhasilannya untuk mendesain produk dan penggunaannya  secara  luas..  Pemodelan  Generatif, untuk  bisa  memahami  model  generatif,  dan  apa perbedaannya  dengan  model  diskriminatif.  Terdapat data  masukan  x,  dan  label  keluaran  terkait  y.  Model diskriminatif  mencoba  mempelajari  secara  langsung distribusi  probabilitas  bersyarat  P(y|x).  Di  sisi  lain, model  generatif  mencoba  mempelajari  distribusi probabilitas gabungan P(x,y) [5]. Hal ini dapat diubah menjadi P(y|x) menggunakan aturan Bayes.
Namun,  selain  model  diskriminatif,  model  generatif dapat  menggunakan  distribusi  gabungan  P(x,y)  untuk menghasilkan  kemungkinan  sampel  (x,y).  Jadi mengapa seseorang ingin mempelajari model generatif? Orang  mungkin  bertanya-tanya  apa  pentingnya menghasilkan lebih banyak data, terutama karena sudah ada  begitu  banyak  data  yang  tersedia.  Namun  pada kenyataannya,  hal  ini  dapat  dimanfaatkan  untuk beberapa hal. Misalnya, seseorang dapat  memasukkan
beberapa  teks  yang  ditulis  dengan  tulisan  tangan tertentu  sebagai  masukan  ke  model  generatif  untuk menghasilkan  lebih  banyak  teks  dalam  tulisan  tangan yang sama.
Model  generatif,  dan  khususnya  GAN,  juga  dapat digunakan  dalam  eksplorasi  pembelajaran  penguatan yang dapat digunakan untuk menghasilkan lingkungan buatan.  Penerapan  lainnya  mencakup  konversi  sketsa menjadi  gambar,  penolakan  gambar,  konversi  gambar resolusi  rendah  ke  resolusi  tinggi,  pembuatan  karya seni, dan konversi citra satelit menjadi peta, dan masih banyak lagi. Adanya pertumbuhan teknologi eksponensial  sebagai  kemampuan  yang  belum  pernah terjadi  sebelumnya  [13].  Terlepas  dari  penerapannya yang  luas,  model  generatif  sangat  berguna  ketika sebagian  besar  label  hilang,  karena  kemampuannya untuk melakukan pembelajaran semi-supervisi.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  berdasarkan literasi  digital  dari  penelitian  sebelumnya,  dengan demikian  diperoleh  kontribusi  yaitu  pemahaman  dan implementasi  dari  Generative  Adversarial  Networks. Dalam  bentuk  sains  induktif,  peneliti  melanjutkan dengan  memperoleh  pengamatan  variabel  (data)  dan kemudian  menganalisis  data  untuk  mengungkap hubungan antar variabel [14] Diperolehnya pengetahuan  dan  keterampilan  ilmu  komputer  yang mendukung  kerja  individu  dan  kelompok  dalam memecahkan masalah [15]. Selanjutnya menyampaikan berdasarkan latar belakangnya saat ini, yang bermanfaat untuk  mengungkap  pertanyaan  pertama  mengapa Generative  Adversarial  Networks  menjadi  topik menarik  dalam  beberapa  bulan  terakhir.  Pengolahan data  diperlukan  untuk  menangani  peristiwa  kompleks dan  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  [16]. Penelitian  ini  berfokus  pada  manfaat  penggunaan Generative  Adversarial  Networks  untuk  mendesain produk. Semoga hasilnya diketahui potensi penggunaan Generative  Adversarial  Networks  dalam  perancangan produk,  seperti  pembuatan  baju,  kursi,  dan  produk lainnya. Hal ini karena adanya pertumbuhan teknologi eksponensial  sebagai  kemampuan  yang  belum  pernah terjadi  sebelumnya  dalam  perancangan  produk khususnya digunakan pada industri.
2.2. Sejarah Singkat Jaringan Adversarial Generatif
Generative Adversarial Networks (GANs) pertama kali diusulkan  oleh  Goodfellow  dkk  [17].  Loop  pelatihan GAN melibatkan dua jaringan Deep Neural  - generator dan  Diskriminator  -  yang  bekerja  melawan  satu  sama lain  dalam  permainan  min-maks  [18],  [19].  Generator bertugas  mereplikasi  data  masukan,  menggunakan masukan  dari  vektor  laten  untuk  menghasilkan  data dengan dimensi yang sama dengan data pelatihan [20].
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
Diskriminator  bekerja  sebagai  musuh,  mencoba membedakan  antara  data  nyata  dari  set  pelatihan  dan keluaran sintetis dari Generator. Seperti yang dikatakan Goodfellow  -  Model  generatif  dapat  dianalogikan dengan tim pemalsu, yang mencoba memproduksi mata uang  palsu  dan  menggunakannya  tanpa  terdeteksi, sedangkan  model  diskriminatif  dapat  dianalogikan dengan  polisi,  yang  mencoba  mendeteksi  mata  uang palsu.  Satu  hal  yang  patut  disebutkan  adalah  bahwa model-model  tersebut  saling  melengkapi,  yaitu  kedua model  tidak  dapat  bekerja  tanpa  satu  sama  lain. Keluaran dari diskriminator digunakan untuk mengoptimalkan kinerja generator, sehingga menghasilkan data yang lebih mewakili kumpulan data pelatihan.  Di  sisi  lain,  data  baru  yang  dihasilkan digunakan  untuk  meningkatkan  kinerja  diskriminator. Putaran umpan balik ini paling dikenal sebagai strategi pengoptimalan min-maks [19].
Generative  adversarial  network    telah  menunjukkan hasil  yang  mengesankan  dalam  pembuatan  gambar [21].  Selama  proses  pelatihan,  generator  mencoba mengelabui  diskriminator  yang  pada  gilirannya bertujuan  untuk  membedakan  antara  gambar  yang dihasilkan  dan  gambar  nyata.  Dengan  kerugian adversarial yang memandu proses pelatihan, generator pada  akhirnya  mampu  mempelajari  distribusi  data pelatihan  yang  mendasarinya  secara  implisit  [21]. Berbagai perbaikan telah dilakukan untuk meningkatkan kinerja GAN dengan mengadopsi fungsi tujuan  yang  lebih  baik,  dan  arsitektur  jaringan  baru [22].  Dalam  penelitian  ini,  menerapkan  GAN  untuk mempelajari  distribusi  kumpulan  data    dan  resolusi tinggi  sebelumnya.  Gambar  1  menunjukkan  arsitektur GAn sederhana.

## Gambar 1. Arsitektur GAN Sederhana Sumber : [17]
Metode  penerjemahan  Gambar  ke  Gambar  telah berhasil  diterapkan  untuk  transfer  gaya  dan  resolusi super gambar, yang dapat digunakan sebagai alat yang ampuh  untuk  desain  tambahan.  Untuk  tugas  transfer gaya,  metode  berbasis  Convolutional  Neural  Network (CNN)    mempelajari  tekstur  yang  diinginkan  dari domain  gaya  dan  mentransfernya  ke  domain  konten [23].  Metode  berbasis  GAN  mempelajari  proyeksi antara dua domain dengan kehilangan konsistensi siklus atau  dengan  berbagi  fitur  ruang  laten  [24].  Penerapan metode-metode  tersebut  dapat  diterapkan  untuk menyempurnakan  desain  produk.  Misalnya,  seorang desainer dapat menggambar sketsa rok dan membiarkan jaringan mengisi teksturnya.
Gambar 2. Arsitektur Jaringan Dari Metode Yang Terdiri Dari Modul Sintesis Gambar, Modul Resolusi Super, Dan Keterlibatan Manusia. Sumber : [25]
Pada  gambar  2  diperlukan  keterlibatan  manusia  yang mengubah  prototipe  gambar  2d  yang  dihasilkan menjadi  sketsa,  model  3d,  dan  pada  akhirnya  menjadi kursi  kehidupan  nyata.  Setelah  menghasilkan  banyak calon  kursi,  menghabiskan  sedikit  waktu  untuk pemilihan prototipe kursi akhir. Dibandingkan  dengan proses  desain  kursi  tradisional  yang  memakan  waktu, metode  ini  mempercepat  proses  secara  dramatis sekaligus menjaga kreativitas dan orisinalitas. Namun, metode seperti itu tidak memenuhi persyaratan karena tujuannya  adalah  merancang  kursi  dengan  bentuk  dan tekstur yang kreatif. Untuk sintesis gambar mengadopsi arsitektur  DCGAN    yang  generatornya  terdiri  dari serangkaian  4  konvolusi  langkah  fraksional  dengan normalisasi  batch    dan  aktivasi  yang  diperbaiki diterapkan  [26],  [27].  Dan  diskriminator  memiliki struktur  jaringan  cermin  dengan  konvolusi  bertahap danaktivasi yang diperbaiki dan bocor sebagai gantinya. Untuk  resolusi  super  kami  mengadopsi  arsitektur SRGAN  dengan  i  =  5,  j  =  4  untuk  kehilangan  konten persepsi Lsr conteen  [28], [29].
2.3. Contoh Implementasi: KB Fashion Blogger
GAN,  setidaknya  saat  ini,  paling  cocok  untuk  kasus penggunaan  yang  memerlukan  gambar  sebagai keluarannya.  Dalam  hal  desain  fesyen,  hal  ini merupakan  tantangan,  karena  garmen  adalah  hasil akhir,  bukan  sebuah  gambar  [6].  Ada  cara  lain  untuk menerapkan  GAN  pada  industri  fashion;  misalnya fashion  blogger.  Gambar  pada  Gambar  3  adalah keluaran  dari  GAN  yang  saya  latih  pada  data  fashion blogger, gambar  yang saya ambil dari akun Instagram blogger.

## Gambar 3. Contoh Keluaran Gambar 64px Dari DCGAN Yang Dilatih Pada Data Blogger Mode Sumber : [6]
Setiap citra di industri fesyen memiliki lebih dari yang terlihat.  Blogger  mode  membentuk  industri  mereka sendiri.  Gambar  fashion  blogger  tidak  akan  ada  tanpa jaringan  kompleks  yang  diciptakan  oleh  orang-orang yang  membuatnya.  Di  sisi  lain,  fashion  blogging
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
bukanlah sebuah industri sebelum berkembangnya dua teknologi:  perangkat  seluler  pintar  dan  media  sosial. Akan  menarik  untuk  melihat hasil dari pengenalan  AI ke  ekosistem  ini  sebagai  pencipta  dan  bagaimana  AI akan  membentuk  kembali  perekonomian  di  balik blogging.
2.4. Bagaimana Model Generatif Bekerja
Pada  tingkat  paling  dasar,  model  generatif  mengacu pada metode pembuatan gambar, video, dan musik yang digerakkan  oleh  komputer,  misalnya.  Hal  ini  berbeda dengan  jenis  pembelajaran  mesin  lainnya  karena keluarannya  berupa  variasi  rekombinan  dari  data pelatihan.  Konsep  tingkat  tinggi  ditunjukkan  pada Gambar  4.  Model  generatif  mengambil  serangkaian gambar  masukan,  dan  mengeluarkan  gambar  yang serupa tetapi sepenuhnya dihasilkan oleh mesin.

## Gambar 4. Pandangan Tingkat Tinggi Tentang Apa Yang Dilakukan Model Generatif Sumber : [6]
Generative  adversarial  network    (GAN),  model generatif  paling  populer  dan  metode  yang  digunakan oleh  Amazon,  adalah  bagian  dari  model  generatif. Sederhananya,  GAN  adalah  serangkaian  dua  jaringan saraf  duel  tanpa  pengawasan.  Dalam  GAN,  salah  satu jaringan  saraf  menghasilkan  gambar  berdasarkan  pola yang  dikenali  dalam  kumpulan  data  masukan,  dan jaringan  saraf  lainnya  mengklasifikasikan  gambar tersebut  sebagai  nyata  atau  palsu.  Informasi  tersebut diteruskan  kembali  melalui  jaringan  generatif  agar model  dapat  ditingkatkan.  Ada  jenis  model  generatif lainnya,  termasuk  autoencoder  variasional  (VAE)  dan model  autoregresif.  VAE  mengandalkan  pemodelan probabilistik  untuk  menghasilkan  keluaran,  namun seringkali  keluaran  VAE  cenderung  merupakan replikasi dari kumpulan data asli daripada menciptakan sesuatu yang unik. Model autoregresif mungkin masih kurang  dieksplorasi  dibandingkan  model  generatif, namun mulai menjadi lebih populer.
Misalnya, tidak ada alasan untuk percaya bahwa model generatif  akan  dapat  membuat  paket  teknologi  kapan saja  dalam  waktu  dekat.  Penting  juga  untuk  diingat bahwa  topik  ini  saat  ini  sedang  dieksplorasi  dalam komunitas  penelitian,  dan  meskipun  bidang  ini berkembang  pesat,  model  generatif  belum  siap  untuk dikomersialkan. Perancang busana dengan memanfaatkan kecerdasan buatan memang menyentuh beberapa  masalah  besar  yang  dipertanyakan  oleh banyak industri. Apa peran tenaga kerja manusia di era baru  ini,  ketika  mesin  mengambil  alih  begitu  banyak
tugas  yang  menjadi  tanggung  jawab  kita  saat  ini? Pekerjaan apa yang akan kami lakukan seiring dengan semakin nyatanya hal ini? Akankah perancang busana menjadi  profesi  masa  lalu?  Bagaimana  dengan pekerjaan lain di industri fashion?.
2.5. Cara Kerja Generative Adversarial Network
Cara  termudah  untuk  memahami  cara  kerja  GAN adalah melalui penjelasan contoh sederhana. Gambar 5 menunjukkan  kumpulan  data  200  gambar.  Gambar- gambar  ini  mungkin  merupakan  gambar  dari  akun Instagram  fashion  blogger.  Data  tersebut  digunakan untuk  melatih  jaringan  saraf  pertama,  jaringan  saraf generatif, yang membuat gambar serupa dari awal.
Initial Dataset 200 Sample Image Neural Network (G) Generative Output Dataset (G) 200 Image generated by Nural Network (G) Neural Network (A) Adversarial (A) Output Dataset Labeled Dataset (G)
Intitial or Output?

## Gambar 5. Diagram contoh GAN
Sumber : [6]
Dataset keluarannya adalah kumpulan 200 gambar yang dibuat  oleh  jaringan  saraf  generatif  (G).  Ini  bukan gambar  asli  dari  blogger,  tetapi  dibuat  oleh  jaringan saraf  agar  terlihat  seperti  itu.  Setelah  kumpulan  data tersebut dibuat, jaringan saraf kedua.

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil
Pengumpulan data diperoleh gambar kursi diambil dari Pinterest  untuk  modul  sintesis  gambar.  Kemudian menurunkan skala gambar sebanyak 4 kali lipat untuk menyempurnakan resolusi  gambar terbaik.  Arsitektur jaringan,  arsitektur  keseluruhan  ditunjukkan  pada Gambar  2.  Untuk  sintesis  gambar  mengadopsi arsitektur  DCGAN  yang  generatornya  terdiri  dari serangkaian 4 langkah fraksional [9]. Konvolusi dengan normalisasi  batch  dan  aktivasi  yang  diperbaiki  dan diterapkan  [27],  [30].  Diskriminator  memiliki  struktur jaringan cermin dengan konvolusi bertahap dan aktivasi yang diperbaiki secara [25]. Untuk resolusi mengadopsi arsitektur SRGAN dengan i = 5, j = 4 untuk kehilangan konten  persepsi  Lsr  content/5,4    [29].  Pelatihan menggunakan  2  GPU  GTX1080Ti  untuk  melatih gambar modul sintesis untuk 200 epoch dengan ukuran mini-batch sebesar 128, kecepatan pembelajaran 0,0002 dan  Adam  dengan  β1  =  0,9  [28].  Dua  modul  dilatih secara  terpisah.  Untuk  meningkatkan  kinerja  resolusi super  pada  data  kursi,  kami  menyempurnakannya SRGAN pada kumpulan data kursi yang diperkecil.
3.2. Pembahasan
Dihasilkan  kandidat  desain  kursi  dengan  resolusi 256×256  dan  menghabiskan  beberapa  waktu  untuk memilih kandidat sebagai prototipe.
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v10i2.1599 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Gambar 6. Kursi Dibuat Berdasarkan Prototipe Desain Kursi Berbantuan Kecerdasan Buatan Sumber : [25]
Terakhir, produk berhasil dibuat berdasarkan sketsa 2d dan model prototipe 3d seperti terlihat pada gambar 6.
Masa  Depan  GAN.  Bisa  diketahui  dengan  sekilas tentang apa yang dapat dilakukan dengan menggunakan model  generatif.  Meskipun  banyak  contoh  gambar tampak  beresolusi  cukup  rendah,  beberapa  jaringan sudah dapat mengeluarkan gambar pada resolusi lebih tinggi  dan  dengan  hasil  yang  lebih  nyata.  Beberapa contoh jaringan yang mampu melakukan hal ini adalah StackGAN  dan  GAN  yang  tumbuh  progresif (PGGAN); contoh keluaran PGGAN ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Gambar keluaran yang dihasilkan oleh PGGAN, dirilis oleh Nvidia pada akhir tahun 2017. Model tersebut dilatih tentang foto wajah selebriti.
Sumber : [6]
Saat  ini,  gambar-gambar  yang  mahal  untuk  dapat diproduksi  dalam  hal  daya  komputasi  dan  jam  kerja peneliti, namun model generatif dengan cepat menjadi topik  yang  menarik  dalam  komunitas  pembelajaran mesin. Penggunaannya tumbuh dan berkembang untuk memecahkan masalah di industri baru.

## 4.   Kesimpulan
Generative  Adversarial  Networks  (GAN)  sangat  kuat dan  serbaguna  karena  kemampuannya  mempelajari hampir  semua  distribusi  data  dari  data  pelatihan  yang diberikan. Kemampuan generalisasi ini telah memberikan  para  peneliti  dan  komunitas  Deep Learning  kemampuan  untuk  melakukan  hal-hal  yang sebelumnya  dianggap  mustahil.  GAN  dan  jaringan generatif  secara  umum  telah  menciptakan  aplikasi Pembelajaran Mendalam baru yang melampaui masalah klasifikasi/regresi  umum,  dan  dalam  prosesnya,  telah meningkatkan  pertaruhannya  ke  tingkat  yang  baru. Menyebut GAN berpengaruh adalah sebuah pernyataan yang meremehkan – permulaan mereka sangat penting
dalam perluasan pemodelan Generatif.
Metode  untuk  meningkatkan  desain  produk,  yang terdiri  dari  modul  sintesis  gambar,  modul  resolusi super,  dan  keterlibatan  manusia.  Hal  ini  dapat mempercepat proses perancangan sekaligus menyeimbangkan kepraktisan dan kreativitas. Kandidat desain  kursi  yang  dihasilkan  menunjukkan  variasi bentuk  dan  tekstur.  Kami  akhirnya  mengilustrasikan metode  kami  dengan  memilih  salah  satu  kandidat sebagai  prototipe  desain  dan  membuat  produk kehidupan nyata dengan bantuan Kecerdasan Buatan.

## Daftar Rujukan
[1] Z. Munawar, “Simulasi,” in Manajemen Sains , 1st ed., P. T. Cahyono, Ed. Bandung: Yayasan Cendikia Mulia Mandiri, 2023, p. 131.
[2] Z.  Munawar, Konsep  Dasar  Teori  Organisasi ,  1st  ed. Batam: Yayasan Cendikia Mulia Mandiri, 2023.
[3] Z.  Munawar,  H.  Soerjono,  N.  I.  Putri,  Hernawati,  and  A. Dwijayanti, “Manfaat Kecerdasan Buatan ChatGPT Untuk Membantu  Penulisan  Ilmiah,” Temat.    J.  Teknol.  Inf. Komun. , vol. 10, no. 1, pp. 54–60, Jun. 2023.
[4] Z.  Munawar, Konsep  Dasar  Technopreneurship ,  1st  ed. Batam: Yayasan Cendikia Mulia Mandiri, 2023.
[5] T.  D.  Science  and  K.  Sudhir,  “Generative  Adversarial Networks- History and Overview,” Towards Data Science , 2017. [Online]. Available: https://towardsdatascience.com/generative-adversarial- networks-history-and-overview-7effbb713545.
[6] L.  Luce,  “Generative  Models  as  Fashion  Designers,”  in
Artificial Intelligence for Fashion , 2019, pp. 125–139.
[7] Iswanto,  Z.  Munawar,  N.  I.  Putri,  Hernawati,  and  R. Komalasari, “Manfaat Manajemen Teknologi Informasi Di UMKM,” Temat.  J. Teknol. Inf. Komun. , vol. 10, no. 1, pp.
97–103, Jun. 2023.
[8] Z. Munawar, Etika Dalam Ilmu Komputer , 1st ed. Batam: Yayasan Cendikia Mulia Mandiri, 2023.
[9] N. I. Putri, Iswanto, D. Widhiantoro, Z. Munawar, and H. Soerjono, “Penerapan Manajemen Resiko Pada Komputasi Awan,” Temat.    J.  Teknol.  Inf.  Komun. ,  vol.  9,  no.  2,  pp. 144–151, 2022.
[10]
Z. Munawar, Pengantar Teknologi Informasi: Konsep Dan Perkembangannya ,  1st  ed.  Padang:  Get  Press  Indonesia, 2023.
[11] Z.  Munawar, Visi  Komputer :  Konsep,  Metode,  dan Aplikasi , 1st ed. Bandung: Kaizen Media Publishing, 2023.
[12] Z.  Munawar, Big Data Analytics : Konsep, Implementasi, dan  Aplikasi  Terkini ,  1st  ed.  Bandung:  Kaizen  Media Publishing, 2023.
[13] Z. Munawar, Iswanto, D. Widhiantoro, N. I. Putri, and R. Komalasari,  “Keamanan,  Data  Pribadi  Pada  Metaverse,” Temat.  J. Teknol. Inf. Komun. , vol. 9, no. 2, pp. 134–143, 2022.
[14] Z.  Munawar, Manajemen  Sains ,  1st  ed.  Batam:  Yayasan Cendikia Mulia Mandiri, 2023.
[15] Z.  Munawar, Konsep  Dasar  Pengenalan  Ilmu  Komputer , 1st ed. Batam: Yayasan Cendikia Mulia Mandiri, 2023.
[16] Z.  Munawar, Sains  Data :  Strategi,  Teknik,  dan  Model Analisis Data , 1st ed. Bandung: Kaizen Media Publishing,
2023.
[17] I.  Goodfellow et  al. ,  “Generative  adversarial  networks,” Commun. ACM , vol. 63, no. 11, pp. 139–144, 2020.
[18] J. Schmidhuber, “Deep Learning in Neural Networks: An Overview,” Neural  Evol.  Comput. ,  vol.  61,  pp.  85–117, 2015.
[19] H. Aissi, C. Bazgan, and D. Vanderpooten, “Min–max and min–max  regret  versions  of  combinatorial  optimization problems: A survey,” Elsevier Eur. J. Oper. Res. , vol. 197,
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
no. 2, pp. 427–438, 2009.
[20] Z.  C.  Lipton  and  S.  Tripathi,  “Precise  recovery  of  latent vectors from generative adversarial networks,” in Machine Learning \ , 2017, vol. 1, no. 2, pp. 1–4.
[21] I.  Goodfellow et  al. ,  “Generative  Adversarial  Networks,” Adv.  Neural  Inf.  Process.  Syst. ,  vol.  1,  pp.  2672–2680, 2014.
[22] I. Gulrajani, F. Ahmed, M. Arjovsky, V. Dumoulin, and A. Courville, “Improved training of wasserstein GANs,” in 1st International Conference on Neural Information
Processing Systems , 2017, pp. 5769–5779.
[23] L.  A.  Gatys,  A.  S.  Ecker,  and  M.  Bethge,  “Image  style transfer  using  convolutional  neural  networks,”  in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 2016, pp. 2414–2423.
[24] J. Lin, Y. Xia, T. Qin, Z. Chen, and T.-Y. Liu, “Conditional image-to-image  translation,”  in IEEE  Conference  on Computer  Vision  and  Pattern  Recognition  (CVPR) ,  2018, pp. 5524–5532.
[25] Z. Liu, F. Gao, and Y. Wang, “A Generative Adversarial Network for AI-Aided Chair Design,” in IEEE Conference
on  Multimedia  Information  Processing  and  Retrieval (MIPR) , 2019, pp. 486–490.
[26] A.  Radford,  L.  Metz,  and  S.  Chintala,  “Unsupervised Representation  Learning  with  Deep  Convolutional Generative Adversarial Networks,” Mach. Learn.  Comput. Vis. Pattern Recognit. , 2015.
[27] V. Nair and G. E. Hinton, “Rectified linear units improve restricted boltzmann machines,” in The 27th International Conference  on  International  Conference  on  Machine Learning , 2010, pp. 807–814.
[28] A.  L.  Maas,  “Rectifier  Nonlinearities  Improve  Neural Network Acoustic Models,” Comput. Sci. , vol. 30, no. 1, p. 3, 2013.
[29] C.  Ledig et  al. ,  “Photo-Realistic  Single  Image  Super- Resolution  Using  a  Generative  Adversarial  Network,”  in International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 2016, pp. 105–114.
[30] S.  Loffe  and  C.  Szegedy,  “Batch  normalization: Accelerating  deep  network  training  by  reducing  internal covariate shift,” Mach. Learn. , vol. 1, pp. 1–11, 2015.