## MEMPERCEPAT USIA AKTOR FILM SECARA OTOMATIS DENGAN ARTIFICIAL INTELLIGENCE PADA APLIKASI FACEAPP DAN EBSYNTH
Muhammad Asharyanto 1)

## Media Rekam, Minat Videografi
Jl. Suryodiningratan No.8, Suryodiningratan, Kec. Mantrijeron, Kota Yogyakarta, Daerah Istimewa Yogyakarta 55143
Email : muhammadasharyanto@gmail.com

## ABSTRACT
Changing the ages of actors in a film usually occurs by using various methods, both CGI animation, using stunt actors, waiting for actors to grow naturally, and character make-up (special effects). Advances in technology with the emergence of artificial intelligence in an application provide a new way of changing the age of film actors. Using the principle of application automation or applying artificial intelligence to change the age of actors from young to old is what will be explained  in  this  paper.  The  method  used  is  a  qualitative  approach  by  analyzing  the  process  and  the  final  result  of synthesizing a collection of images to see the advantages and disadvantages (in terms of duration of facial changes and visual videos) from using the FaceApp and EbSynth applications. This is done to understand whether this application is right  for  use  in  film  production.  The  final  results  show  that  these  two  applications  can  be  used  specifically  in  simple scenes where the actor does not look left, right, up and down excessively because it can cause image damage. So for simple film productions that require a short amount of time and minimal funds, this method can still be used for film production

## Keywords : Automation, Artificial intelligence, Synthesis, FaceApp, EbSynth

## ABSTRAK
Melakukan  pergantian  usia  aktor  dalam  sebuah  film  biasanya  terjadi  dengan  menggunakan  berbagai  metode  baik animasi CGI, menggunakan aktor pengganti, menunggu pertumbuhan aktor secara alami, dan make up karakter (efek spesial).  Kemajuan  teknologi  dengan  munculnya  kecerdasan  buatan  dalam  sebuah  aplikasi  memberikan  cara  baru  dalam proses  pergantian  usia  aktor  film.  Menggunakan  prinsip  otomatisasi  aplikasi  atau  menerapkan  kecerdasan  buatan untuk  mengubah  usia  aktor  dari  usia  muda  menjadi  usia  tua  adalah  hal  yang  akan  dijelaskan  dalam  tulisan  ini. Metode  yang  digunakan  adalah  pendekatan  kualitatif  dengan  melakukan  analisis  proses  dan  hasil  akhir  sintesis kumpulan gambar untuk melihat kelebihan dan kekurangan (dari segi durasi perubahan wajah dan visual video) dari penggunaan aplikasi FaceApp dan EbSynth. Ini dilakukan untuk memahami apakah aplikasi ini tepat untuk digunakan dalam  produksi  film.  Hasil  akhir  memperlihatkan  bahwa  ke  dua  aplikasi  ini  dapat digunakan  khusus  pada  adegan sederhana dimana aktornya tidak melihat ke kiri, kanan, atas, dan bawah secara berlebihan karena dapat menimbulkan kerusakan gambar. Jadi untuk produksi film sederhana yang butuh waktu singkat dan dana minim, cara ini masi dapat digunakan untuk produksi film.
Kata Kunci : Otomatisasi, Kecerdasan Buatan, Sintesis, Faceapp, Ebsynth

## 1. Pendahuluan
Penciptaan  sebuah  karya  film  membutuhkan sebuah  kerja  nyata  yang  melibatkan  banyak  orang. Mereka  harus  mempersiapkan  banyak  hal  di  tahap  pra- produksi,  produksi,  dan  pascaproduksi.  Misalnya  pada pra-produksi  hal  yang  harus  dipersiapkan  seperti, screenplay  breakdown,  shooting  schedule,  lacation scouting,  budget,  casting  and  unions,  permits,  hiring staff,  unit  supervision,  permits  clearance,  equitment rental  and  stock,  lab  supervision  payroll  service, insurance,  post-production  preparation, dan  lainnya (Cleve, 2000). Sebuah film dikatakan bagus bukan hanya karena aktor film yang berhasil menjiwai sebuah karakter yang  diperankannya.  Akan  tetapi,  karena  orang-orang yang  berada  dibalik  layar  yang  bekerja  sama  dalam mewujudkan sebuah naskah menjadi sebuah karya film. Sutradara dan tata rias merupakan salah satu tokoh yang bekerja dibalik layar tersebut.
Sebelum  film  dibuat,  terlebih  dahulu  akan diadakan sebuah casting pemilihan karakter tokoh sesuai dengan  naskah  yang  dibutuhkan  yang  dilakukan  oleh sutradara.  Anak  kecil,  remaja,  orang  dewasa,  dan  orang tua  (paruh  baya)  merupakan  usia  yang  kebanyakan terlibat  dalam  pengisian  karakter  film.  Secara  visual, Yang  menjadi  perbedanya  terlihat  pada  ukuran  tubuh (kecil-besar),  warna  rabut  (hitam-putih),  dan  tekstur wajah (mulus-keriput). Karakter kakek-kakek tergambarkan  dengan  adanya  rambut  putih,  dan  kulit  yang keriput.  Tata  rias  menjadi  bagian  untuk  memperdalam visual karakter aktor.
Tata  rias  atau  make-up  memiliki  tujuan  untuk untuk  menciptakan gambar  yang  enak untuk  dipandang, membantu  menciptakan  kesan  atau  suasana  yang  sesuai dengan kebutuhan produksi (Musgrove, 2013).
Dalam  naskah  sebuah  film,  biasanya  ada  alur cerita  yang  menggambarkan  usia  tokoh  utama  dari  usia anak-anak  hingga  dewasa  dan  bahkan  menjadi  tua. Adapun  cara  yang  dapat  digunakan  seperti,  penggunaan CGI  ( computer-generated-imagery )  dengan  Algoritma animasi  3d,  menunggu  perkembangan  usia  tokoh  dan Make  up karakter  atau  efek  khusus  ( special  effect  make up ).
Beberapa  film  yang  menerapkan  alur  cerita seperti  ini  adalah  Titanik  dengan  aktor  Kate  Elizabeth Winslet  sebagai  Rose  (Cameron,  1997),  “Avengers: Endgame” (2019) dengan aktor Christopher Robert Evans sebagai  Captain  America  (Markus  &  McFeely,  2019), “The Chronicles Of Narnia The Lion: The Witch And The Wardrobe”  dan  masih  banyak  lagi  contoh  film  yang seperti  itu.  Tentu  dalam  proses  perubahan  karakternya menggunakan  metode  yang  berbeda-beda,  seperti  film Harry Potter yang mengikuti perkembangan pertumbuhan sang  tokoh  utama  mulai  dari  usia  muda  pada  serial pertama  dengan  judul  “Harry  Potter  and  the  Sorcerer's Stone”  (Kloves,  2001)  sampai  ke  tujuh  (pada  serial  ke tujuh ada dua bagian) dengan judul “Harry Potter and the Deathly  Hallows”  part  2  (Kloves,  2011)  tokoh  utama sudah dewasa. Jenis film seperti ini membutuhkan waktu yang  lama  dan  tenaga  yang  banyak.  Sedangkan  dalam
film The Chronicles Of Narnia The Lion: The Witch And The  Wardrobe  (Adamson  et  al.,  2005)  yang  menggunakan aktor lain sebagai pengganti wujud tokoh utamanya pada akhir adegan film dari usia muda ke usia tua.
Akan tetapi, selain berganti peran seperti dalam film  Narnia.  Penerapan  alur  cerita  seperti  ini membutuhkan banyak biaya, waktu, keahlian khusus dan segelintir  pihak  yang  bisa  mewujutkannya.  bagi  mereka yang  memiliki  keinginan  untuk  membuat  film  dengan anggaran yang sedikit, minim anggota, dan sedikit waktu akan  sangat  kesulitan.  Sehingga  menimbulkan  sebuah pertanyaan,  apakah  ada  cara  yang  mudah,  murah,  dan cepat  untuk  mewujutkan  sebuah  film  dengan  karakter yang usianya berubah dari muda ke tua?
Belakangan  ini,  terdapat  beberapa  aplikasi  yang menerapkan Artificial  intelligence  untuk  mengubah, mentransfer,  dan  mensintesis  sebuah  gambar  atau  citra. Diantaranya  adalah  FaceApp  dan EbSynth.  FaceApp merupakan aplikasi android. Akan tetapi dapat kita terapkan dalam PC dengan menggunakan sebuah langkah mendownload BlueStacks. BlueStacks adalah merupakan sebuah perangkat lunak ( software ) emulator android (Kurniawan, 2019). Aplikasi FaceApp inilah yang dapat mengubah gambar orang muda jadi tua.  Sedangkan  EbSynth  sendiri  sebagai  aplikasi  untuk mensintesis kumpulan gambar/citra dari satu gambar keyframes. Tapi, apakah bisa digunakan untuk proses pembuatan film? Apakah kelebihan dan kekurangan yang dimiliki dari aplikasi FaceApp dan EbSynth ini?

## 2. Pembahasan
1955  tercatat  sebagai  tahun  lahirnya  istilah Artificial intelligence yang dimulai dari sebuah proposal di tahun yang sama untuk proyek penelitian musim panas Dartmounth  1956  yang  dimana  inti  dari  proposal  itu tentang  perilaku  manusia  yang  cerdas  terdiri dari  proses yang  dapat  diformalkan  dan  direproduksi  dalam  mesin (Dick, 2019). Penelitian ini didalangi oleh John McCarthy (Dartmouth  College),  Marvin  L.  Minsky  (MIT), Nathaniel  Rochester  (IBM),  dan  Claude  Shannon  (Bell Laboratories) (McCarthy et al., 1995).
keinginan  dan  usaha  manusia  untuk  meniru sistem  kecerdasan  manusia  ke  dalam  sebuah  mesin  kini semakin  memperlihatkan  hasilnya.  Pembuatan  aplikasi yang  menerapkan  AI  ( Artificial  intelligence )  atau kecerdasan buatan sudah banyak dapat ditemukan dalam kehidupan kita. AI adalah suatu entitas kecerdasan yang dibuat  dengan  menirukan  kecerdasan  manusia  atau  AI adalah  otomatisasi  aktivitas  yang  mirip  dengan kemampuan berfikir manusia, seperti aktivitas pemecahan masalah  ( promblem  solving ),  pengambilan  keputusan ( decision making ), pembelajaran ( learning ), dll (Achmad Fanany Onnilita Gaffar, 2021).
Penerapan prinsip otomatisasi pembuatan media “tingkat rendah” atau “tingkat tinggi”, di mana pengguna komputer  memodifikasi  atau membuat  objek  media  dari awal  menggunakan  templat  atau  algoritma  sederhana ataupun  tinggi  (Manovich,  2002).  Otomatisasi  dengan penggunaan algoritma tertentu dapat membuat pekerjaan proses  editing sebuah film dapat  lebih cepat.  Salah satu
aplikasi  yang  menerapkan  prinsip  ini  adalah  adalah FaceApp dan EbSynth. Selain itu, ada juga aplikasi seperti Adobe  Photoshop  yang  dapat  kita  gunakan  untuk memanipulasi sebuah foto.
FaceApp  adalah  aplikasi  editor  foto  yang memungkinkan  pengguna  untuk  mengedit  potret berdasarkan teknologi jaringan saraf yang secara otomatis menghasilkan  transformasi  wajah  yang  sangat  realistis (FaceApp,  2020).  Jaringan  saraf  yang  dimaksud  di  sini adalah Jaringan Sarah Tiruan. Jaringan saraf tiruan (JST) atau artificial  neural  network (ANN),  atau simulated neural network (SNN), atau neural network (NN)), adalah jaringan  dari  sekelompok  unit  pemproses  kecil  yang dimodelkan  berdasarkan  sistem  saraf  manusia.  JST merupakan  sistem  adaptif  yang  dapat  mengubah strukturnya  untuk  memecahkan  masalah  berdasarkan informasi  eksternal  maupun  internal  yang  mengalir melalui  jaringan  tersebut.  Oleh  karena  sifatnya  yang adaptif,  JST  juga  sering  disebut  dengan  jaringan  adaptif (Nasution et al., 2015).
FaceApp mengelola citra menjadi citra baru yang tidak menghilangkan ciri khas dari citra awalnya. citra memiliki arti rupa, gambar, atau gambaran ( Hasil Pencarian - KBBI Daring , n.d.) atau dalam Bahasa inggris berarti image . Citra ini akan melalui sebuah proses yang disebut dengan Digital image processing (DIP). Pemrosesan citra digital adalah penggunaan komputer digital untuk memproses citra digital melalui suatu algoritma yang dibagi menjadi 3 jenis proses terkomputerisasi yaitu tingkat rendah, menengah dan tinggi (Gonzale & Woods, 2009) . Aplikasi EbSynth menggunakan AI untuk mensintesis sebuah citra keyframes dengan gambar utama ( frame rate video yang  berupa  kumpulan  citra)  menjadi  mengikuti  gambar keyframes . (ebsynth, n.d.). dengan kata lain, setelah melakukan perubahan citra (wajah muda menjadi tua) di aplikasi FaceApp. Selanjudnya melakukan sintesis citra (keyframe) yang diikuti oleh kumpulan citra (gambar asli dari video yang sudah diubah menjadi PNG/JPEG) agar mengikuti keyframe.
Kedua aplikasi ini, FaceApp dan Adobe Photoshop akan terhubung dengan aplikasi EbSynth kemudian ke Adobe Premiere untuk mengubahnya ke dalam bentuk film jadi. Untuk lebih jelasnya, mari kita simak pembahasan selanjutnya.
Setelah  melakukan  beberapa  percobaan  terhadap  3 sumber video yang berbeda dengan menghitung waktu proses filter (FaceApp) dan sintesis (EbSynth) maka didapatkan data sebagai berikut:
Tabel 1 . Perbandingan durasi waktu proses perubahan wajah dalam aplikasi FaceApp.
Setelah  melakukan  percobaan  dengan  beberapa citra  dari frame  rate  video .  Maka  didapatkan  hasil  rata- rata waktu yang dibutuhkan waktu untuk satu citra adalah sekitar  1,46  detik.  Tidak  ada  pengaruh  yang  besar terhadap size dari sebuah gambar. Sedangkan hasil visual yang ditampilkan sangat bagus.
Video perco- baan Citra/Frame Rate Size Durasi Loading Filter Wajah Video Pribadi MVI_0235000 1,67 MB 00:01,49 detik Face of a model dressed as in an ancient PAS_325 1,76 MB 00:01,43 detik
time Captain America The Avengers 201200 554 KB 00:01,69 detik The Avengers 201212 638 KB 00:01,19 detik The Avengers 2012076 384 KB 00:01,25 detik Hulk The Avengers 201200 539 KB 00:01,31 detik The Avengers 201225 940 KB 00:01,57 detik The Avengers 2012035 975 KB 00:01, 69 detik The Avengers 201234 730 KB 00:01,22 detik The Avengers 201220 515 KB 00:01,50 detik Thor The Avengers 201203 547 KB 00:01, 37 detik Iron Man The Avengers 201203 880 KB 00:01, 78 detik Rata-rata waktu 17.49:12 = 1.4575/1.46
Gambar 1 . Hasil filter aplikasi FaceApp. Captain America, Hulk, Iron Man, dan Thor.
Citra yang sudah diubah kemudian  dimasukkan ke  dalam  aplikasi  EbSynth  untuk  disintesis.  Dibawah merupakan  hasil  sintesis  video  (berupa  kumpulan  citra) yang direkam sendiri oleh penulis.
Tabel 2 . Perbandingan durasi waktu proses sintesis, dan kerusakan pada gambar yang dihasilkan menggunakan aplikasi EbSynth versi beta.
Karena  pada  percobaan  ke-3  menggunakan potongan film Avenger (2012) berdurasi 40 detik dengan beberapa shot adegan  aktor  yang  berbeda  maka  proses perubahan  dan  sintesis  wajah  aktor  dibagi  menjadi beberapa bagian juga. Captain America, Hulk, Thor, dan Iron Man.
Tabel 3 . Perbandingan durasi waktu proses sintesis, dan kerusakan pada gambar yang dihasilkan menggunakan aplikasi EbSynth versi beta.
No. Video pribadi 1. Durasi video 10 de-tik 2. Kode keyframe MVI_0235000 setelah sintesis menjadi 235000 3. Jumlah frame rate 300 Items (235000 sampai 235299) 4. Waktu sintesis 32:56,53 menit 5. Kerusakan frame rate 235165 sampai 235299 (135 items ) 6. Frame rate normal 235000 sampai 235164 (165 items ) No. Face of a model dressed as in an anc-ient time 1. Durasi video 15 de-tik 2. Kode keyframe PAS_ 325. Setelah sintesis menjadi 00325 3. Jumlah frame rate 360 items (00000 sampai 00359) 4. Waktu sintesis 37:20,57 menit 5. Kerusakan frame rates 00000 samapi 00289 (290 items ) 6. Frame rates normal 00290 sampai 00359 (70 items )
No. Captain America Adegan 1 1. Durasi video 01,12 detik 2. Kode keyframe 201200 menjadi 201200 3. Jumlah frame rate 42 items 4. Waktu sintesis 01:29,10 menit 5. Kerusakan frame rate Tidak ada 6. Frame rates normal Semua (42 items ) 201200 sampai 201241 Adegan 2 7. Durasi video 00,24 detik 8. Kode keyframe 201212 menjadi 201212 9. Jumlah frame rate 24 items 10. Waktu sintesis 00:54,79 menit 11. Kerusakan frame rate Tidak ada 12. Frame rates normal Semua (24 items ) 201201 sampai 201224 Adegan 3 13. Durasi video 03,18 detik 14. Kode keyframe 2012076 menjadi 2012076 15. Jumlah frame rate 108 items 16. Waktu sintesis 03;44,68 menit 17. Kerusakan frame rate 2012000 sampai 2012054 (55 items ) 18. Frame rates normal 2012055 sampai 2012107 (53 items ) Hulk Adegan 1 19. Durasi video 02,09 detik 20. Kode keyframe 201200 menjadi 21. Jumlah frame rate 68 items 22. Waktu sintesis 02:28,42 menit 23. Kerusakan frame rate Semua (pada background ) 201200 sampai 201267 24. Frame rates normal Normal pada wajah
53. Kerusakan frame rate Tidak ada 54. Frame rates normal Semua (20 items ) 201201 sampai 201220 Iron Man 55. Durasi video 03,01 detik 56. Kode keyframe 201203 menjadi 201203 57. Jumlah frame rate 91 items 58. Waktu sintesis 03:32,22 menit 59. Kerusakan frame rate Tidal ada 60. Frame rates normal Semua (91 items ) 201200 sampai 201290
Video percobaan 1 dengan durasi 10 detik dapat disintesis  dengan  waktu  32:56,53  menit  dengan  jumlah frame  rate 300 items .  Setelah  disintesis,  dari frame  rate 235000  sampai  235164  hasilnya  sangat  bagus  tanpa kecacatan digital yang ditimbulkan dengan adegan aktor hanya tersenyum bicara dan melihat ke depan. Sedangkan dari frame  rate 235165  sampai  235299  mengalami kerusakan  gambar.  Kerusakan  terjadi  setelah  aktor bergerak melihat ke kiri dan ke kanan. Kerusakan ini juga terjadi pada percobaan kedua saat aktor bergerak melihat ke  kanan.  Karena frame  rate yang  digunakan  berada  di tengah  akhir.  Maka  proses  sintesis  terjadi  dari  tengah akhir  ke  awal  dan  ke  akhir  sehingga  proses  pembacaan keyframe dari tengah ke awal juga.
Gambar 2 . Video Pribadi. Gambar secara berurutan dari frame rate dengan kode 235016 , 235172, dan 235237 Memperlihatkan perbedaan hasil sintesis. Terlihat jelas kerusakan gambar pada frame rate 235172 dan 235237.
Adegan 2
25. Durasi video 03,03 detik 26. Kode keyframe 201225 menjadi 201225 27. Jumlah frame rate 93 items 28. Waktu sintesis 03:44,20 menit 29. Kerusakan frame rate 201200 sampai 201217 (18 Items ) dan 201242 sampai 201292 (51 Items ) 30. Frame rates normal 201218 sampai 201241 (24 items ) Adegan 3 31. Durasi video 03,11 detik 32. Kode keyframe 2012035 menjadi 2012035 33. Jumlah frame rate 102 items
34. Waktu sintesis 04:22,55 menit 35. Kerusakan frame rate 2012001 sampai 2012027 (27 items ) dan 2012071 sampai 2012102 (32 items ) 36. Frame rates normal 2012028 sampai 2012070 (43 items ) Adegan 37. Durasi video 02,27 detik 38. Kode keyframe 201234 menjadi 201234 39. Jumlah frame rate 87 items 40. Waktu sintesis 03:12,17 menit 41. Kerusakan frame rate 201200 sampai 201229 (30 items) 42. Frame rates normal 201230 sampai 201286 (57 items ) Adegan
43. Durasi video 01,29 detik 44. Kode keyframe
201220 menjadi 201220
45. Jumlah frame rate 59 items
46. Waktu sintesis
02:06,34 menit
47. Kerusakan frame rate 201200 sampai 201211 (12 items ) 201227
sampai 201258 (32 items ) 48. Frame rates normal 201212 sampai 201226 (15 items ) Thor 49. Durasi video 00,20 detik 50. Kode keyframe 201203 menjadi 201203 51. Jumlah frame rate 20 items 52. Waktu sintesis 00:48,89 menit
Pada  percobaan  ke-2  dengan  durasi  video  15 detik  dapat  disintesis  selama  37:20,57  menit  dengan jumlah frame  rate 360 items .  Terlihat  hasilnya  terdapat kerusakan  gambar  mulai  dari frame  rate 00000  sampai 00289.  Visual  yang  ditimbulkan  terlihat  tidak  realistis dengan kesan seakan itu adalah lukisan. Ini terlihat jelas pada tangan, antara tangan dengan wajah, dan wajah.
Gambar 3 . Face of a model dressed as in an anc-ient time. Gambar pertama merupakan gambar asli sebelum disintesis dengan kode frame rate PAS_359. Sedangkan gambar ke 2 dan 3 dengan kode baru frame rate setelah sintesis 00359 dan 00000.
Pada percobaan ketiga. Terlihat jelas kemampuan aplikasi EbSynth dalam mensintesis sebuah gambar. Pada wajah Captain America, percobaan 1 dan 2 tidak  ada  kerusakan  visual  yang  ditimbulkan  (lihat gambar  5).  Akan  tetapi,  kerusakan  tampak  pada percobaan ke tiga saat aktor mulai bergerat dari belakang ke depan. Terlihat di pipi kiri aktor ada kerusakan. Tapi ini  dapat  diatasi  dengan masking dan tracking di  Adobe Premiere Pro. Walau begitu, tidak semua kerusakan dapat diatas dengan solusi ini. Pada aktor Hulk (lihat gambar 5), terjadi kerusakan visual yang sangat parah ketika adegan transformasi dari manusia menjadi Hulk. Karena prinsip kerja  aplikasi  EbSynth  dengan  menjadikan  gambar keyframe sebagai  landasan  tiruan  untuk  kumpulan gambar.  Maka  pada  saat  proses  sintesis  gambar.  Warna Hulk  yang  diawalnya  adalah  hijau,  berubah  menjadi warna  coklat  (mengikuti  warna  kulit)  dan  biru  pada tangan  (mengikuti  warna  baju).  Pada  adegan  keempat, visual  Hulk  juga  sangat  rusak.  Untuk  masalah  ini  tidak ada  solusi  yang  bisa  dilakukan  kecuali  melakukan
rekontruksi  ulang  secara  manual  pada  gambar  dan  ini butuh waktu. Jadi tidak sesuai untuk dilakukan.
Pada  aktor  Thor.  Hasil  akhirnya  sangat  bagus. Tanpa adanya kerusakan visual yang ditimbulkan setelah proses  sintesis.  Begitu  juga  pada  visual  hasil  sintesis gambar  aktor  Iron  Man.  Akan  tetapi,  kendalanya  terjadi pada  saat  proses  perubahan  wajah  aktor  Iron  Man  dari muda  menjadi  tua.  Karena  visual  video  asli close  up (wajah  terpotong  dengan  fokus  ke  wajah  saja).  Maka aplikasi FaceApp hanya dapat membaca sebagian gambar dengan  memotong  rasio  gambarnya.  Sehingga  wajah terpotong sebagian.
Gambar 4 . Iron Man. Bagian yang bergaris hijau adalah tambahan gambar agar saat dimasukkan di FaceApp, AI tidak memotong sebagian wajah.
Salah  satu  solusi  yang  dapat  digunakan  adalah menambahkan bagian wajah (lihat Gambar 4). garis kotak hijau  adalah  bagian  yang  ditambahkan.  Kemudian penyesuaiannya dilakukan di Adobe photoshop. Hasilnya dapat  dilihat  pada  gambar  sebelah  kanan.  Gambar  ini nantinya akan menjadi keyframe .
Gambar 5 . Baris pertama adegan ketiga Captain America. Baris kedua adegan keempat Hulk kecuali frame rate 201209 (diperbesar) merupakan adegan kedua. Barisk ketiga merupakan adegan ke 5 Hulk yang bertransformasi dari manusia menjadi Hulk.
Artificial  intelligence atau  kecerdasan  buatan yang  tertanam  dalam  sebuah  aplikasi  merupakan penemuan  yang  memudahkan  setiap  pekerjaan  manusia termasuk dalam proses pembuatan film. Akan  tetapi, AI yang ada pada saat ini masih mengalami perkembangan. Makanya  setiap  waktu  akan  ada  pembaruan  versinya. Berikut  merupakan  catatan  kelebihan  dan  kekurangan yang  ada  setelah  menggunakan  aplikasi  FaceApp  versi 10.1.5  (8060)  dan  EbSynth  versi  beta  yang  menerapkan AI.

## FaceApp Kelebihan
Aplikasi  ini  dapat  digunakan  secara  gratis. Walaupun  tersedia  yang  versi  berbayarnya.  Proses loading filternya  juga  hanya  butuh  waktu  rata-rata  1,46 detik  untuk  mengubah  wajah  dengan  filter  wajah  yang ada.  Karakter  digambarkan  masih  jelas  kesamaannya antara yang muda dengan yang tua. (lihat gambar 1).

## Kekurangan
Tidak  dapat  membaca  wajah  jika  bagian  wajah seperti mata atau mulut tidak ada. Jika mata hanya satu, maka  gambar  tidak  akan  terbaca  oleh  AI.  Tidak  dapat mengubah foto tampak belakang. Ini berakibat fatal saat film  ada  adegan  membelakangi  kamera.  Hasil  filter terdapat  tulisan “FaceApp” sebelah  kiri  dalam  gambar. Rasio  tidak  dapat  mengikuti  versi  asli  rasio  gambar sehingga  perlu  lagi  melakukan  pengeditan  di  Adobe Photoshop untuk menghilangkan tulisan dan menyatukan gambar  asli  dengan  gambar  FaceApp.  Atau  perlu melakukan  penambahan  bagian  wajah  agar  wajah  tidak terpotong seperti wajah Iron Man (lihat gambar 4). Pada aktor  kapten  amerika,  butuh  2  kali  perubahan  untuk mendapatkan  hasil  wajah  yang  lebih  tua,  walaupun  ini bukan menjadi masalah besar.

## EbSynth Kelebihan
Dapat  digunakan  secara  gratis.  Memudahkan mensintesis  kumpulan  gambar  tanpa  harus  dilakukan satu per satu. Tidak membutuh waktu lama untuk proses sintesis.

## Kekurangan
Gambar  dengan  blur  akan  sangat  sulit  untuk tersintesis  mengikuti  gambar keyframes .  Sehingga  hasil akan  terdapat  kerusakan  gambar.  Jika  adegan  aktor melakukan banyak gerakan terutama melihat ke kiri dan ke  kanan  akan  terjadi  kerusakan  gambar.  Tidak  dapan mensintesis  gambar  adegan  dengan  tanpa  kerusakan visual jika adegan aktor membelakangi kamera kemudian menghadap  kamera  kemudian  membelakangi  kamera lagi.  Jadi  hanya  dapat  melakukan  adegan  sederhana dengan  kepala  tetap  satu  arah.  Folder  Video  dengan banyak  gambar  ( frame  rates ),  saat  di  sintesis  terkadang memunculkan  artefak  sehingga  perlu  melakukan pengeditan  di  Adobe  Premiere  Pro  dengan masking dan tracking .

## 3. Kesimpulan
Aplikasi  FaceApp  dapat  digunakan  untuk mempercepat  proses  perubahan  karakter  dari  usia  muda menjadi  usia  tua  untuk  satu  modal  citra  yang  akan menjadi keyframes pada proses sintesis kumpulan gambar di  EbSynth.  Walaupun  EbSynth  yang  digunakan merupakan  versi  beta.  Tapi  AI  yang  bekerja  dengan algoritmanya  sudah  dapat  memudahkan  mensintesis kumpulan gambar dari satu gambar keyframe . Walaupun dibeberapa bagian masih dilakukan secara manual seperti menginput  kode,  menyesuaikan  rasio frame, melakukan masking  terhadap flicker atau  jejak  artefak  digital  yang muncul.  Adegan  dalam  video  juga  harus  sederhana dengan arah wajah tetap tanpa melihat ke kiri, ke kanan, atas  dan  ke  bawah  secara  ekstrem  seperti  percobaan  1. Karena diadegan pertama Hulk melihat ke kiri juga tanpa kerusakan visual. Selain itu, adegan pergerakan cepat, dan adegan  membelakangi  kamera  kemudian  menghadap kamera  juga  tidak  disarankan.  Walaupun  demikian,  ini dapat  menjadi  solusi  bagi  mereka  yang  berkeinginan untuk  membuat  sebuah karya  film dengan biaya  sedikit, cepat,  mudah  dan  hasilnya  tessrlihat  profesional  untuk adegan sederhana seperti perbincangan 2 aktor dalam film The Avengers antara Hulk dengan Captain Amerika yang saling  berhadapan.  Tapi  untuk  industry  film  besar, aplikasi  EbSynth  masih  belum  cocok  digunakan dikarenakan  keterbatasannya  adegan  aktor  yang  dapat disintesis wajahnya.

## Daftar Pustaka
Achmad  Fanany  Onnilita  Gaffar,  R.  M.  A.  B.  W.  P.
(2021). Artificial
Intelligence (Konsep Fundamental  dan  Terapan) (L.  Setiawati,  Ed.). Media Nusa Creative.
Adamson,  A.,  Peacock,  A.,  Markus,  C.,  &  McFeely,  S. (2005, December 7). The Chronicles Of Narnia The Lion:  The  Witch  And  The  Wardrobe .  2005-2010 Walt Disney Pictures 2010-sekarang: 20th Century Fox.
Cameron,  J.  (1997,  November  1). Titanic .  Paramount Pictures  (Amerika  Utara)  20th  Century  Fox (Internasional).
Cleve, B. (2000). Film Production Management (second Edition) (2nd ed.). British Library.
Dick,  S.  (2019).  Artificial  Intelligence. Harvard  Data Science Review , 11 , 1–9. https://doi.org/10.1162/99608f92.92fe150c
ebsynth. (n.d.). “Bring your paintings to animated life.”
FaceApp. (2020, June 4). Privacy Policy .
Gonzale,  R.  C.,  &  Woods,  R.  E.  (2009). Digital Image  Processing (second  edition).  Pearson Education.
Hasil Pencarian - KBBI Daring . (n.d.). Retrieved October
4, 2022,
from https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/citra
Kloves,  S.  (2001,  November  4). Harry  Potter  and  the Sorcerer’s Stone . Warner Bros.
Kloves, S. (2011, July 13). Harry Potter and the Deathly Hallows (part 2) . Warner Bros. Pictures.
Manovich,  L. (2002). The  language of  new  media .  MIT press.
Markus,  C.,  &  McFeely,  S.  (2019,  April  22). Avengers: Endgame .  Walt  Disney  Studios  dan  Motion Pictures.
McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (1995). A Proposal for the Dartmouth Summer Research  Project  on  Artificial  Intelligence . https://doi.org/https://doi.org/10.1609/aimag.v27i4 .1904
Musgrove,  J.  (2013). Make-Up,  Hair  and  Costume  for Film  and  Television (1st  Edition).  Routledge. https://doi.org/10.4324/9780080496184
Nasution, D., Harumy, T. H. F., Haryanto, E., Fachrizal, F.,  Julham,  &  Turnip,  A.  (2015).  A  classification method  for  prediction  of  qualitative  properties  of multivariate EEG-P300 signals. 2015 International
Conference  on  Automation,  Cognitive  Science, Optics,  Micro  Electro-Mechanical  System,  and Information  Technology  (ICACOMIT) ,  82–86. https://doi.org/10.1109/ICACOMIT.2015.7440180