Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.1.1016
Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 19-29
p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## CLOTHING RECOMMENDATION AND FACE SWAP MODEL BASED ON VGG16, AUTOENCODER, AND FACIAL LANDMARK POINTS
Imada Ramadhanti *1 , Agi Prasetiadi 2 , Iqsyahiro Kresna A. 3
1,2,3 Informatics, Faculty of Informatics, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia Email: 1 19102003@ittelkom-pwt.ac.id , 2 agi@ittelkom-pwt.ac.id , 3 hiro@ittelkom-pwt.ac.id
(Article received: April 28, 2023; Revision: April 27, 2023; published: January 31, 2024)

## Abstract
The  selection  of  clothes  in  e-commerce  sometimes  contains  doubts  about  the  clothes  that  consumers  choose because the clothes are not yet known to suit the consumer's body. So this research provides a solution through a clothing  recommendation  model  according  to  the  size  and  concept  of  clothing.  Furthermore,  there  is  a  face exchange model whose job is to exchange faces between the consumer's face and the face on the recommended clothing. The dataset used in the classification model is clothing that is put into 8 classes with variations in size, clothing concept, and veiled or without headscarves, while making the autoencoder model requires source and target face datasets of 3,000 faces each. The method used to make clothing model recommendations is VGG16 and  the  face  exchange  model  uses  the  autoencoder  and  facial  landmark  points  methods.  The  results  of  the classification model with 2 different architectures obtain an accuracy of 97.01% and 94.49% respectively. Then the results of the autoencoder models for the 12 models produced the lowest loss values  with autoencoder I of 0.00012951 and in autoencoder II of 8.01e-05. The face landmark point method is used if the autoencoder method does not produce a good face swap.
Keywords : Autoencoder, Clothes, Dense, Landmark, VGG16.

## MODEL REKOMENDASI PAKAIAN DAN PENUKAR WAJAH BERBASIS VGG16, AUTOENCODER, DAN FACIAL LANDMARK POINTS

## Abstrak
Pemilihan  pakaian  di e-commerce terkadang  mengandung  keraguan  atas  pakaian  yang  konsumen  pilih  karena pakaian  tersebut  belum  diketahui  kecocokannya  pada  badan  konsumen.  Sehingga  penelitian  ini  memberikan penyelesaian melalui model rekomendasi pakaian sesuai dengan ukuran dan konsep pakaian. Selanjutnya terdapat model  penukar  wajah  yang  bertugas  untuk  melakukan  penukaran  wajah  antara  wajah  konsumen  dengan  wajah pada  pakaian  yang  direkomendasikan. Dataset yang  digunakan  pada  model  klasifikasi  adalah  pakaian  yang dikategorikan menjadi 8 kelas dengan variasi ukuran, konsep pakaian, serta berjilbab atau tanpa jilbab, sedangkan pembuatan model autoencoder membutuhan dataset wajah sumber dan target masing-masing 3000 wajah. Metode yang  digunakan  untuk  membuat  model  rekomendasi  pakaian  adalah  VGG16  dan  model  penukar  wajah menggunakan metode autoencoder dan Facial Landmark Points . Hasil dari model klasifikasi dengan 2 arsitektur yang  berbeda  mendapatkan  akurasi  masing-masing  sebesar  97,01%  dan  94,49%.  Kemudian  hasil  dari  model autoencoder terhadap 12 model menghasilkan nilai loss terendah dengan autoencoder I  sebesar 0,00012951 dan pada autoencoder II sebesar 8,01e-05. Metode Facial Landmark Points digunakan apabila  metode autoencoder tidak menghasilkan penukaran wajah yang baik.
Kata kunci : Autoencoder, Dense, Landmark, Pakaian, VGG16.

## 1. PENDAHULUAN
Pakaian  menjadi  produk  yang  sangat  digemari oleh  banyak  orang.  Hal  ini  karena  pakaian  tidak hanya berfungsi sebagai  pelindung tubuh  melainkan juga  untuk  mengekspresikan  gaya  dan  kepribadian seseorang[1].  Membeli  pakaian  dapat  dilakukan secara langsung di toko pakaian dan secara online di ecommerce [2].  Ketika  membeli  pakaian  secara
langsung, konsumen dapat mencoba pakaian tersebut di  ruang fitting  room [3].  Namun  berbeda  ketika konsumen  berbelanja  pakaian  di ecommerce, konsumen  hanya  dapat  melihat  pakaian  dari  ponsel, melihat rating produk, dan membaca review produk dari  konsumen  lain[4].  Permasalahan  yang  terjadi adalah  ketika  berbelanja  pakaian  di ecommerce ,
terkadang  produk  tidak  sesuai  yang  diharapkan  dari segi ukuran dan konsep pakaian[5].
Berdasarkan  permasalahan  ketika  berbelanja pakaian  di ecommerce ,  maka  perlu  adanya  inovasi penggunaan  teknologi  salah  satunya  teknologi kecerdasan buatan yang dapat melakukan rekomendasi  pakaian  terhadap  tubuh  konsumen berdasarkan ukuran yang sesuai dan konsep pakaian. Kemudian untuk membuat fitur seperti fitting room, maka  diperlukan  model  penukar  wajah.  Model penukar  wajah  memungkinkan  konsumen  akan melihat  kecocokan  pakaian  tersebut  dengan  cara dilakukan  penukaran  wajah.  Dalam  konteks  ini, model  penukaran  wajah  dapat  digunakan  sebagai solusi untuk menjadi tempat kerealistisan konsumen menggunakan pakaian rekomendasi.
Pembuatan model rekomendasi pakaian menggunakan  teknik  klasifikasi  dengan  metode convolutional  neural  network dengan transfer learning VGG16.  VGG16  terdiri  dari  13  lapisan konvolusi, dan 3 laipsan penghubung[6]. Sedangkan model  penukar  wajah  memiliki  beberapa  metode yang  dapat  digunakan  yaitu  dalam  bidang deep learning terdapat metode autoencoder [7] dan dalam bidang computer  vision terdapat  teknik facial landmark  points [8].  Metode deep  learning pada penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  untuk mengidentifkasi deepfake biometrik  menggunakan fitur learning pada sebuah video dengan akurasi yang dihasilkan  sekitar  90%  sampai  95%  dengan  neural network[9].  Namun  pemanfaatan deep  learning digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  melakukan penukaran  wajah  dengan  autoencoder.  Dalam konteks  pembuatan  model  penukar  wajah  tidak dilakukan  kolaborasi  menjadi  satu  antara  metode autoencoder  dengan Facial  Landmark  Points , melainkan  akan  dilakukan  percobaan  pertama menggunakan metode autoencoder, kemudian percobaan  kedua  menggunakan  metode Facial Landmark Points.
Metode  autoencoder  merupakan  jenis neural network yang  terdiri  dari  teknik  encoder  untuk memproses  pembentukan  feature  vector  dan  teknik decoder yang akan menyusun kembali feature vector yang dibuat encoder menjadi 2 dimensi[10]. Metode autoencoder banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah  reduksi  dimensi  data, denoising  data [11] , compression  data [12] ,  generative  model [13],  dan anomaly  detection [14][15].  Metode  untuk  model penukar wajah lain yaitu facial landmark points yang merupakan  bagian  dari  computer  vision  untuk mendeteksi  lokasi  titik-titik  kunci  pada  wajah manusia seperti mata, hidung, dan mulut[16]. Facial landmark  points telah  banyak  dilakukan  penelitian dalam  hal  pembuatan  sistem  deteksi  kantuk[17], sistem  pembayaran  dengan  pengenalan  wajah[18], dan deteksi jenis kelamin[16]. Kelebihan dari facial landmark points adalah kecepatnnya dalam melakukan komputasi serta keakuratan tinggi ketika mendeteksi landmark pada wajah[19].
Mengacu pada proses pembuatan atau pengembangan  suatu  model  rekomendasi  pakaian dan  penukar  wajah  maka  tujuan  yang  diharapkan adalah  kedua  model  dapat  meningkatkan  kepuasan konsumen  serta  menjadi  solusi  inovatif  dalam melakukan  rekomendasi  pakaian  yang  dapat  dicoba dengan  fitur  penukar  wajah.  Berdasarkan  uraian  di atas  maka  penelitian  ini  membuat  suatu  model rekomendasi  pakaian  kepada  konsumen  secara langsung  dengan  metode  VGG16  serta  model penukar wajah melalui proses training data , validasi, dan pengujian data menggunakan teknik autoencoder. Namun  apabila  model  autoencoder  mendapatkan hasil  yang  tidak  diinginkan  maka  akan  dilakukan proses  penukaran  wajah  menggunakan  teknik facial landmark points .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahapan penelitian.  Langkah  penelitian  yang  dilakukan digambarkan dalam sebuah diagram alir berikut ini.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
“Langkah-langkah penelitian dapat dilihat pada Gambar  1  dari  mulai  dan  dilanjutkan  dengan identifikasi  masalah  sampai  tahapan  evaluasi. Kemudian beberapa tahapan diatas sesuai Gambar 1 dijelaskan terkait setiap tahapan berikut ini”.

## 2.1. Identifikasi Masalah
Langkah awal dalam penelitian yaitu mengidentifikasi  masalah  atau  tahap  pemecahan masalah.  Tujuan  dari  identifikasi  masalah  adalah untuk  menentukan  langkah-langkah  yang  harus diselesaikan,  sehingga  dapat  menentukan  langkah yang  diperlukan  untuk  memecahkan  masalah tersebut[20].  Tahapan  ini  sebagai  awal  untuk  dapat
peneliti  menemukan  tujuan  dan  manfaat  serta mempertimbangkan  semua  faktor  yang  terkait sehingga dapat membuat keputusan yang lebih baik.

## 2.2. Pengumpulan Data
Dataset  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini terdiri  dari  dataset  pakaian,  wajah  target,  wajah sumber.  Pengumpulan  dataset  pakaian  dilakukan menggunakan  cara  cropping  image  pada  aplikasi ecommerce.  Dataset  pakaian  diambil  pada  toko ecommerce bigsissy.id, iwearalice bigsize, MyRubylicious,  dan  lemone  official  shop.  Dataset pakaian terdiri dari 3 parameter yang digunakan yaitu dari segi ukuran terdiri dari ukuran M dan XL, konsep pakaian yang terdiri dari pakaian formal dan pakaian unformal,  serta  dari  segi  jilbab  dan  tidak  berjilbab. Ketiga  parameter  dilakukan  variasi  menjadi  8 kategori  dengan  jumlah  dataset  yang  diperoleh sebagai berikut:
Tabel 1. Variasi Dataset Pakaian Data Variasi Jumlah Dataset Training Pakaian XL, Formal, Berjilbab 151 XL, Formal, Tanpa Jilbab 140 XL, Unformal, Berjilbab 72 XL, Unformal, Tanpa Jilbab 131 M, Formal, Berjilbab 132 M, Formal, Tanpa Jilbab 125 M, Unformal, Berjilbab 109 M, Unformal, Tanpa Jilbab 212 Dataset Testing Pakaian XL, Formal, Berjilbab 20 XL, Unformal, Berjilbab 20 XL, Unformal, Tanpa Jilbab 20 XL, Formal, Tanpa Jilbab 20 M, Formal, Berjilbab 20 M, Formal, Tanpa Jilbab 20 M, Unformal, Berjilbab 20 M, Unformal, Tanpa Jilbab 20
Dataset wajah  digunakan  untuk  melakukan pemodelan penukar wajah. Dataset wajah sumber dan wajah  target  diambil  secara realtime menggunakan library opencv,  dan  Haar Cascade  Classifier. Haar Cascaded  Classifier berfungsi  sebagai  pendeteksi wajah sumber dan wajah target dengan berupa sebuah rectangle yang  muncul  apabila  mendeteksi  objek wajah. Proses pengambilan dataset wajah dilakukan dengan cara merekam video selama beberapa menit, kemudian  output  yang  dihasilkan  akan  berada  pada folder local. Wajah  target  dan  sumber  yang digunakan dalam proses pembuatan model autoencoder masing-masing sebanyak 3000 dataset .

## 2.3. Pembuatan Model Klasifikasi
Model Klasifikasi dalam penelitian ini menggunakan algoritma convolutional neural network dengan transfer  learning VGG16.  Model klasifikasi  dengan dataset pakaian  yang  telah disebutkan  pada  Tabel  1  perlu  dilakukan  proses preprocessing dengan  normalisasi  dan  augmentasi data. Normalisasi dilakukan dengan min max scaling dan  teknik  augmentasi  untuk  menghasilkan  lebih banyak  data  yang  bervariasi.  Setelah preprocessing
perlu  dilakukan  pemodelan  menggunakan  CNN dengan transfer  learning VGG16.  Model  VGG16 sebelumnya  sudah  pernah  dilatih  pada set data Imagenet  dengan library  deep  learning .  Variasi dalam model VGG16 dapat memberikan layer dense dengan filter tertentu  dan  lapisan dropout untuk mencegah terjadinya overfitting.
Pembuatan  model  dilakukan  proses training dengan  pembagian dataset  training dan  validasi adalah  80%  :  20%. Dataset  training sebanyak  80% terhadap total dataset pakaian yaitu 5.120, sedangkan dataset validasi 20% dari 6400 dataset pakaian yaitu 1280.  Setelah  tahapan training maka  dilanjutkan  ke tahapan testing menggunakan  20  gambar  pakaian pada setiap kategori. Hasil dari tahapan testing perlu dilakukan evaluasi menggunakan visualisasi confusion matrix .

## 2.4. Pembuatan Model Autoencoder
Pembuatan model autoencoder terbagi menjadi 2  model  autoencoder.  Model  autoencoder  I  terdiri dari  encoder  dan  decoder  I  sedangkan  model autoencoder  II  terdiri  dari  encoder  dan  decoder  II. Tahapan  diawali  dengan preprocessing data  wajah sumber  dan  data  target. Preprocessing dilakukan dengan metode normalisasi min-max scaling . Setelah preprocessing dilanjutkan dengan pembuatan arsitektur encoder, decoder I, dan decoder II. Tahap terakhir pada pembuatan model penukar wajah adalah evaluasi  terhadap loss yang  diperoleh  dari  proses training. Apabila loss yang  diperoleh  rendah  maka model  memiliki  arsitektur  yang  sudah  baik  dalam melakukan pelatihan.
Strategi  yang  dilakukan  pada  pemodelan autoencoder adalah melakukan perubahan pada layer yang  digunakan.  Berikut  ini  merupakan  tabel  dari arsitektur encoder seperti berikut ini.
Tabel 2. Arsitektur Model Encoder Model Resize L1 L2 L3 L4 L5 L6
1 128 A A A A C C 2 128 A A C C A A 3 128 C C A A A A 4 128 A A C C C C 5 128 C C A A C C 6 128 C C C C A A
7 128 C C C C C C
8 256 A A A A C C 9
256 A A C C A A
10 256
C C A A A A
11 256 A A C C C C
12 256
C C A A C C
Keterangan: Model   = Nama Model
L = layer
A = Average Pooling 2D
C
= Convolution 2D
“Pada Tabel 2 Penelitian ini menggunakan layer konvolusi  dan average  pooling 2D  pada  arsitektur encoder, sehingga pada arsitektur tersebut dilakukan perubahan penempatan layer , jumlah layer konvolusi
22 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 19-29
dan average pooling 2D yang digunakan. Kemudian pada  arsitektur  decoder  memiliki  sifat  yang berkebalikan  atau mirroring terhadap  encoder, sehingga layer yang  digunakan  pada  aristektur encoder  akan  sama  dengan layer yang  digunakan pada  decoder,  namun  perbedaan  terletak  pada perubahan average pooling 2D yang diganti dengan Up Sampling 2D.”

## 2.5. Pembuatan Facial Landmark Points
Proses  pembuatan facial  landmark  point yaitu diawali dengan deteksi wajah dengan Haar Cascades Classifier, Ekstraksi Landmark Wajah,  Pemetaan landmark wajah,  Implan  wajah  dan finishing .  Pada tahap pemetaan landmark wajah terdapat perhitungan transformasi  geometri  untuk  mengubah  posisi  dan orientasi  wajah  sumber  agar  cocok  dengan  wajah target.  Transformasi  geometri  terdiri  dari  beberapa jenis,  namun  penelitian  ini  menggunakan Affine Transform. Affine  transform akan  memperbaiki rotasi, translasi, skalasi pada wajah, mempertahankan garis  lurus  dan  paralel  serta  menjaga  jarak  relatif antara  titik-titik  di  wajah.  Transformasi affine didefinisikan  oleh  sebuah  matriks  transformasi  2x3 sebagai berikut:
𝑎11 𝑎12 𝑡𝑥 𝑎21 𝑎22 𝑡𝑦 (1)
Di mana:
 a11 dan a22 adalah faktor  skala pada sumbu  x dan y, masing-masing
 a12 dan a21 adalah faktor rotasi dan pergeseran yang merubah sudut dan bentuk objek
 tx dan ty adalah translasi pada sumbu x dan y
Dalam  penerapannya,  transformasi affine diterapkan  pada  setiap  pixel  (x,y)  pada  gambar sumber  dengan  matriks  transformasi affine ,  untuk menghasilkan posisi baru (x’, y’) pada gambar target. Rumus  baru  untuk  melakukan  transformasi affine pada sebuah titik (x, y) adalah sebagai berikut:
𝑥 ′ = 𝑎11 ∗ 𝑥 + 𝑎12 ∗ 𝑦 +  𝑡𝑥 𝑦 ′ = 𝑎21 ∗ 𝑥 + 𝑎22 ∗ 𝑦 + 𝑡𝑦
(2)

## 2.6. Penggabungan Model
Penggabungan  model  terdiri  dari  model rekomendasi  pakaian  dan  model  penukar  wajah. Penggabungan model akan menggahasilkan rekomendasi pakaian secara realtime dengan sebuah webcame. Kamera webcame sebelum  memberikan rekomendasi  pakaian  akan  mendeteksi  tubuh konsumen menggunakan mediapipe. Apabila mediapipe mampu mengidentifikasi maka selanjutnya  program  akan  memprediksi  kecocokan konsumen  terhadap index kelas  pakaian  yang  tepat. Jika hasil prediksi sudah tampil, selanjutnya kamera web  came akan  menyala  kembali  dan  menampilkan
video orang dengan pakaian yang sesuai dengan hasil prediksi konsumen.  Langkah  selanjutnya  wajah dari orang  didalam video akan  dilakukan swap dan ditempelkan wajah konsumen.

## 2.7. Evaluasi
Tahap  ini  terdiri  dari  3  tahapan  evaluasi diantaranya adalah evaluasi berdasarkan model yang dilihat  dari  akurasi  dan  nilai loss yang  dihasilkan. Kedua  evaluasi  berdasarkan confusion  matrix, dan tahapan  evaluasi  ketiga  berdasarkan  manusia. Evaluasi dari model rekomendasi pakaian menggunakan  nilai  akurasi  dan confusion  matrix multi-class serta  model  VGG16  untuk  klasifikasi multi-class menggunakan matrix loss function sparse categorical  cross  entropy .  Model  penukar  wajah dengan  metode  autoencoder  menggunakan  evaluasi berdasarkan  akurasi loss yang  dihasilkan  serta membandingkan  dari  12  model  autoencoder  yang telah dilatih.
Evaluasi  manusia  dihasilkan  dari  proses  uji sample penggabungan  model  dengan  konsumen manusia dengan kriteria berjenis kelamin perempuan dan  lebih  bervariasi  dari  segi  ukuran  pakaian  yang digunakan.  Target  Uji  sampel  kelayakan  model terhadap  30  responden.  Lalu  uji  sampel  kelayakan terdapat pertanyaan singkat pada Tabel 3 yang perlu responden jawab setelah melakukan uji coba model.
Tabel 3. Daftar Pertanyaan Uji Kelayakan Model
No
Pertanyaan 1 Nama Lengkap 2 Apa  ukuran  pakaian  anda  yang  biasanya  anda  beli  di toko?
3 Apakah  anda  merasa  pakaian  yang  direkomendasikan oleh sistem sesuai dengan preferensi anda?
4 Seberapa  puas  Anda  dengan  hasil  penukaran  wajah untuk merekomendasikan pakaian?
“Tabel  3  merupakan  daftar  pertanyaan  untuk konsumen  yang  terdiri  dari  identitas  konsumen berupa  nama,  kemudian  terdapat  pertanyaan  terkait ukuran pakaian konsumen, pertanyaan ketiga terkait kepuasan  konsumen  terhadap  hasil  rekomendasi pakaian,  dan  pertanyaan  terakhir  terkait  kepuasan terhadap  teknik  penukaran  wajah  pada  hasil rekomendasi pakaian”.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pembuatan Model Klasifikasi Pakaian
Pembuatan model klasifikasi pakaian dilakukan dengan  melakukan  Augmentasi  data,  normalisasi data,  pembagian  dataset,  proses  pembuatan  model convolutional neural network VGG16, pelatihan, dan pengujian model.
a. Preprocessing Data
Proses preprocessing data  pada  penelitian  ini menggunakan  metode  normalisasi  data  augmentasi untuk menambahkan variasi pada dataset. Normalisasi  data min-max dengan  melakukan
pembagian  setiap  nilai  piksel  dalam  gambar  dengan 255,  sehingga  nilai  piksel  tersebut  berada  dalam rentang  0  sampai  1.  Sedangkan  proses  augmentasi data  pakaian  dilakukan  untuk  menambahkan  variasi dataset menjadi 800 data gambar pakaian pada setiap kategori. Terdapat beberapa metode yang digunakan untuk  augmentasi  diantaranya  distorsi,  rotasi, zoom acak, pemangkasan acak, resize.
b. Pemodelan CNN VGG16
Pada tahapan pembuatan pemodelan klasifikasi, terdapat  2  model  arsitektur  yang  dibuat.  Model pertama  arsitektur  VGG16  tanpa  adanya  tambahan layer  Dense dan  model  kedua  yang  memiliki layer Dense 128  dan layer  dropout .    Pada  Gambar  2 terdapat  arsitektur  model  VGG16  tanpa  adanya tambahan layer. Sedangkan  untuk  gambaran arsitektur  VGG16  dengan layer  Dense dan Dropout dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 1. Arsitektur VGG16 tanpa Lapisan Dense
“Pada  Gambar  2  terdapat layer pertama merupakan input  layer dengan  ukuran  224  piksel. Block berwarna kuning merupakan lapisan convolutional layer yang terdiri dari 64, 128, 256, dan 512 filter serta kernel berdimensi 3. Block berwarna orange merupakan max pooling layer dengan ukuran 2x2  dan stride 2, block berwarna  biru  muda merupakan  lapisan fully  connected yang  terdiri  dari 4096,  4096,  1000 neuron berturut-turut  dari  lapisan pertama  sampai  ketiga.  Lapisan  yang  berwarna  biru tua merupakan output layer dengan 1000 neuron dan aktivasi softmax.”
Gambar 2. Arsitektur VGG16 dengan Layer Dense dan Dropout
“Gambar  3  memiliki  arsitektur  yang  hampir sama  dengan  model  sebelumnya,  namun  terdapat perbedaan  pada layer  flatten yang  memiliki  2048 neuron , dense layer 128 neuron , dan lapisan dropout memiliki probabilitas 0.5. Fungsi dari lapisan dropout adalah untuk mencegah terjadinya overfitting .”
c. Pelatihan Model VGG16
Proses  pelatihan  akan  dilakukan  perulangan dengan  jumlah  iterasi  30 epochs terhadap  kedua model  arsitektur  yang  telah  dijelaskan  sebelumya. Berikut  ini  perbandingan  akurasi  kedua  model  yang disajikan pada Tabel 4.
“Pada  Tabel  4  terlihat  perbandingan  akurasi antara  model  pertama  dan  model  kedua.  Model
pertama mendapatkan nilai akurasi yang lebih tinggi daripada  model  kedua,  namun  pada  akurasi  validasi model pertama mendapatkan nilai yang lebih rendah terhadap  model  kedua.  Sehingga  dapat  dilihat perbedaan bias antara kedua model dan model kedua mendapatkan nilai bias lebih rendah daripada model pertama.  Hasil  dari  pelatihan  juga  disajikan  dalam bentuk  grafik  akurasi  terhadap  kedua  model  pada Gambar 4 dan Gambar 5.”
Tabel 4. Perbandingan Akurasi Model Klasifikasi VGG16 Nama Model Akurasi Validasi Bias VGG16 tanpa Dense & Dropout 97,91% 88,91% 0,1085 VGG16 dengan Dense & Dropout 94,49% 89,53% 0,0496
Gambar 3. Grafik Akurasi Model VGG16 tanpa Dense
“Gambar  4  terlihat  bahwa  model  mengalami overfitting dengan  akurasi  train  yang  terus  menaik namun  akurasi test dalam  keadaan  stabil  sehingga perbedaan jarak antara kedua akurasi lebih jauh satu sama  lain. Overfitting disini  dapat  dilihat  dari  nilai bias yang dihasilkan yaitu lebih dari 1.”
Gambar 4. Grafik Akurasi Model VGG16 dengan Lapisan Dense dan Dropout
“Sedangkan  pada  Gambar  5  terlihat  bahwa model  mendapatkan  nilai  akurasi  yang  baik  dengan bias loss yang dihasilkan tidak melebihi 1 yaitu pada
angka 0,496. Walaupun akurasi yang dihasilkan lebih sedikit dari model pertama.”
d. Evaluasi Model VGG16 Tahap evaluasi model VGG16 disajikan dalam bentuk  visualisasi confusion  matrix  multi-class . Confusion  matrix disajikan  dalam index 0  sampai  7 dengan  keterangan  kelas  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 5. Keterangan Kelas berdasarkan Index Kelas Keterangan Singkatan 0 XL, Formal, Tanpa Berjilbab XLFGJ 1 XL, Formal, Berjilbab XLFJ 2 XL, Unformal, Tanpa Berjilbab XLUGJ 3 XL, Unformal, Berjilbab XLUJ 4 M, Formal, Tanpa Berjilbab MFGJ 5 M, Formal, Berjilbab MFJ 6 M, Unformal, Tanpa Berjilbab MUGJ 7 M, Unformal, Berjilbab MUJ
“Tabel  5 menunjukkan pada  index 0 sampai  3 merupakan  kelas  pakaian  berukuran  XL  sedangkan pada index 4 sampai 7  memiliki  ukuran M. Index 0 sampai  7  sebagai  penjelasan  untuk  tahapan  evaluasi menggunakan confusion matrix .”
Gambar 5. Confusion Matrix Model VGG16 tanpa Dense
“Gambar 6 confusion matrix terdiri dari kelas 0 sampai kelas 7 dengan nama kelas sesuai pada Tabel 5.  kelas  yang  dapat  diprediksi  dengan  tepat  adalah kelas 0, 1, dan 7. Kemudian kelas 2 dan 4 hanya 18 yang dapat diklasifikasi dengan tepat. Terdapat juga kelas  5  dan  6  yang  mampu  memprediksi  19  data dengan  tepat.  Terakhir  kelas  3  hanya  mampu memprediksi 17 gambar dengan tepat.”
“Selanjutnya  Gambar  7 confusion  matrix mampu  memprediksi  kelas  dengan  tepat  sempurna sebanyak 4 kelas yaitu kelas 1, 4, 6 dan 7. Kemudian model mampu memprediksi 19 gambar dengan tepat pada  kelas  0  dan  2,  kemudian  yang  mampu memprediksi  18  gambar  dengan  tepat  pada  kelas  5, dan    terakhir  model  VGG16  dengan dense dan dropout paling  sedikit  mampu  memprediksi  dengan tepat sebanyak 17 gambar pada kelas 3.”
Gambar 6. Confusion Matrix Model VGG16 dengan Dense

## 3.2. Penukaran Wajah dengan Facial Landmark Points
Ini  merupakan  contoh  sub-bab  kedua.  Isinya dapat disesuaikan dengan kebutuhan
Menukar wajah dengan menggunakan landmark melibatkan identifikasi dan ekstraksi fitur wajah dari dua  individu  dalam  gambar  dan video  real  time . Penukaran  kedua  wajah  maka  diperlukan  beberapa tahap  yang  harus  dicapai  diantaranya  deteksi  wajah dengan Haar Cascade Classifier , ekstraksi landmark wajah, pemetaan landmark wajah, dan implan wajah berdasarkan landmark . a. Deteksi  Wajah  dengan  Haar Cascade Classifier Deteksi wajah dengan Haar Cascade
dibutuhkan  untuk  mendeteksi  suatu  objek  dan membaca  setiap frame dari  kamera.  Kemudian dilanjutkan  dengan  mengubah frame menjadi  citra grayscale dan  mendeteksi  wajah  dalam  citra menggunakan  Haar Cascade  Classifier seperti Gambar 8.
Gambar 7. Deteksi Wajah dengan Haar Cascades Classifier
“Gambar  8  menunjukkan  hasil  dari  proses deteksi  wajah  dengan  Haar Cascade  Classifier terhadap gambar sumber dan gambar target. Deteksi Haar Cascade  Classifier menghasilkan rectangle yang  berada  disekitar  wajah  baik  itu  wajah  sumber maupun  target  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa library Haar Cascade Classifier berhasil mendeteksi wajah.”
b. Ekstraksi Landmark Wajah Ekstraksi  wajah  dengan landmark merupakan hasil  dari  mengindentifikasi  titik-titik  kunci  pada
wajah.  Titik landmark direpresentasikan  oleh koordinat x dan y dalam piksel pada gambar  wajah, yang  dihitung  dari  koordinat landmark  relative terhadap  ukuran  gambar  wajah.  Proses  ekstraksi landmark wajah dilakukan pada wajah gambar objek serta  wajah real  time pada web  came yang  terlihat pada Gambar 9.
Gambar 8. Ekstraksi Landmark Wajah
“Pada  Gambar  9  merupakan  hasil  dari  proses ekstraksi landmark wajah . Hasil berupa wajah target yang memiliki landmark points berwarna merah dan wajah  sumber  terdapat landmark  points berwarna hijau.  Tugas  dari landmark  points ini  sebagai  titik acuan  untuk  dapat  melakukan  penukaran  wajah antara wajah sumber dengan wajah target.”
c. Pemetaan Landmark antara Dua Wajah Pemetaan landmark menggunakan  proses convex hull atau menentukan cangkang konveks dari objek  pada  citra  sehingga  mendapatkan  bentuk tertutup  yang  melingkupi landmark wajah.  Proses selanjutnya  pencarian  segitiga  yang  terbentuk  pada wajah dalam bentuk array dan menyimpan posisi dari landmark wajah  untuk  setiap  titik  sudut  segitiga. Proses terakhir melakukan penggambaran garis pada wajah  untuk  membuat mask dan  gambar  kosong dengan ukuran yang sama dengan gambar wajah, lalu gambar  tersebut  digunakan  untuk  menggambarkan garis  pada  setiap  segitiga  wajah  yang  ditemukan. Hasil  pemetaan  landmark  antara  Dua  Wajah  dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 9. Pemetaan Landmark antara Dua Wajah
“Gambar  10  merupakan  hasil  dari  proses pemetaan landmark antar  kedua  wajah.  Proses  ini menunjukkan bahwa antara wajah sumber dan wajah target memiliki titik acuan landmark yang sama yaitu berupa  titik landmark berwarna  hijau.  Perlu diperhatikan  bahwa  sebelumnya  pada  proses ekstraksi landmark wajah  sumber  maupun  target memiliki titik acuan yang berbeda.”
d. Implan Wajah berdasarkan Landmark Implan wajah berdasarkan landmark dilakukan menggunakan  teknik  untuk  memproyeksikan  satu wajah  ke  dalam  wajah  lainnya  berdasarkan  titik landmark  pada  wajah.  Implan  wajah  melalui  proses triangulasi pada kedua wajah yang akan digabungkan. Proses  implan  wajah  melibatkan  beberapa  tahap antara  lain  pembagian  wajah  pertama  menjadi segitiga, pembuatan garis-garis penghubung titik-titik landmark, pembagian wajah kedua menjadi segitiga, pemroyeksian  bagian  wajah,  rekonstruksi  wajah tujuan.
Tabel 6. Hasil Implan Wajah berdasarkan Landmark Step Implan Wajah Sumber Wajah Target Hasil Implan 10 20 30
40 50
“Tabel  6  menunjukkan  hasil  implan  antara kedua  wajah  menggunakan landmark  points . Tahapan  ini  terdiri  dari  beberapa  step  dan  Tabel  6 memiliki step 10, 20, 30, 40, dan 50. Perbedaan antara step  10  dan  50  bahwa  pembagian  wajah  berupa ractangle  pada  step  10  mendapatkan  hasil  implan dengan  sedikit  daerah  wajah  yang  tertransformasi dengan  wajah  baru  sedangkan  pada  step  50  terlihat bahwa  wajah  memiliki  banyak  pembagian  daerah wajah berupa rectangle .” e. Output Hasil
Output dihasilkan  dari  mengganti  fitur-fitur tersebut dengan fitur wajah dari orang lain. Hasil dari face  swap menggunakan landmark adalah  berupa gambar dengan wajah yang terlihat seolah-olah orang yang satu sedang memiliki wajah orang lain. Dalam hal  ini  wajah  sumber  berada  dalam  wajah  target sesuai Gambar 11.
Gambar 10. Hasil Face Swap dengan Facial Landmark Points
26 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 19-29
“Gambar  11  merupakan  hasil  dari  proses penukaran  wajah  menggunakan  metode computer vision dengan teknik Facial Landmark Points . Hasil ini  terjadi  dari  tahapan  mendeteksi  wajah  dengan Haar Cascade  Classifier sampai  tahapan  implan kedua wajah. Output penukaran wajah sesuai Gambar 11  terdiri  dari  step  110  pada  proses  implan  antara wajah sumber dengan wajah target.”.

## 3.3. Pemodelan Autoencoder
Pemodelan  autoencoder  untuk  mempelajari fitur-fitur  penting  dari  data input dan  menghasilkan representasi  yang  lebih  merekonstruksi  data input. Proses  pemodelan  autoencoder  melalui  beberapa tahap  diantara  pengurutan  dataset, preprocessing data,  pemodelan  dan  pelatihan,  dan  prediksi.  Pada pemodelan  dan  pelatihan  akan  menggunakan beberapa layer pada arsitektur encoder dan decoder.

## a. Pengurutan Data
Sebelum  dilakukan  pemodelan  autoencoder maka perlu untuk mengurutkan dataset wajah sumber dan  wajah  target  secara  alfabetis  berdasarkan  nama file. Proses  pengurutan  data  akan  mempermudah dalam  pencocokan  antara  gambar  wajah  sumber dengan gambar wajah target. Sehingga setiap gambar wajah  pada  posisi  yang  sama  dianggap  sesuai  satu sama  lain  untuk  dilakukan  proses training atau validasi model.
b. Preprocessing Data
Tahap ini akan mengubah data ke dalam format yang lebih mudah diproses. Sehingga dalam gambar wajah sumber maupun target akan diubah ukurannya menjadi  128  x  128  piksel  dan  dilanjutkan  proses normalisasi  dengan  membagi  nilai pixel 255.
Normalisasi  data  diperlukan  karena  untuk  menjaga nilai piksel gambar wajah dalam skala yang sama.
c. Pemodelan dan Pelatihan Autoencoder
Membangun  model  yang  baik  diperlukan beberapa  lapisan  encoder  dan  decoder.  Dalam penelitian ini melatih model autoencoder sebanyak 2 kali  dengan  pelatihan  autoencoder.  Pertama  berasal dari  encoder  I  dan  decoder  I  sedangkan  pelatihan autoencoder kedua berasal dari encoder I dan decoder II. Berikut ini disajikan tabel 7 hasil akurasi loss dari 12 model autoencoder.
Tabel 7. Akurasi Loss Model Autoencoder
Model Autoencoder I Autoencoder II loss validasi loss validasi 1 0,0112 0,0125 0,006 0,0068 2 0,00063183 0,0013 0,00053332  0,00080561 3 0,0017 0,0025 0,0011 0,0015 4 0,00043463  0,00091403  0,00031431 4,03E-04 5 0,00022476  0,00055254 1,86E-04 2,22E-04 6 0,00012979  0,00016095 8,01E-05 8,23E-05 7 0,00012951  0,00025443 8,35E-05 8,65E-05 8 0,005 0,0053 0,0028 0,0032 9 0,00024254  0,00033977 2,18E-04 2,52E-04 10 0,0007054 0,00080354  0,00054885  0,00063432
Model Autoencoder I Autoencoder II loss validasi loss validasi 11 0,00019012  0,00039385 1,47E-04 1,58E-04 12 0,00015161 3,38E-04 1,02E-04 0,00010386
”Berdasarkan  Tabel  7  maka  terdapat  model yang  memiliki  nilai loss terendah  pada  model autoencoder  I  adalah  model  7  dengan  nilai loss sebesar 8,35e-05, validasi loss 8,65e-05, dan bias loss 0,000002921 sedangkan model autoencoder II  yang mendapatkan loss terendah  adalah  model  6  dengan nilai loss sebesar 8,01e-05, validasi loss 8,23e-05, dan bias loss 0,000002234.”
d. Prediksi
Proses prediksi dilakukan untuk merekontruksi data  input  asli  serta  melakukan  penukaran  wajah sumber  dengan  target.  Berdasarkan  model  yang mendapatkan  nilai  dengan loss terendah,  maka disajikan  tabel  8.  Dari  hasil  prediksi  model autoencoder.
Tabel 8. Hasil Prediksi Model Autoencoder Nama Model Jenis Autoencoder Gambar Input Gambar Output 6 Autoencoder I Autoencoder II Autoencoder I & II 7 Autoencoder I

## Autoencoder II
Autoencoder I
& II
“Hasil prediksi pada Tabel 8 antara model 6 dan model  7  terlihat  bahwa  sedikit  perbedaan  pada gambar hasil prediksi. Artinya bahwa model mampu merekonstruksi dengan baik. Namun perlu diperhatikan  bahwa  prediksi  untuk  melakukan penukaran wajah, model autoencoder belum mampu melakukan  penukaran  wajah  sumber  ke  wajah target”.

## 3.4. Evaluasi Uji Sampel terhadap User
Berikut ini hasil dari evaluasi uji sampel model penggabungan  model  rekomendasi  pakaian  dan penukar  wajah  terhadap  manusia.  Evaluasi  manusia berdasarkan  kepuasan  konsumen  dan  hasil  prediksi berdasarkan  parameter  ukuran,  konsep  pakaian,  dan jilbab.
Tabel 9. Hasil Kepuasan Konsumen Kepuasan (1-5) Jumlah Konsumen Skala 3 7 Skala 4 15 Skala 5 8
Rata-rata 4,033333 Standar Deviasi 0,7183954023
“Tabel  9  merupakan  hasil  dari  kepuasan konsumen setelah dilakukan uji program terhadap 30 konsumen  perempuan.  Skala  kepuasan  terdapat  5 kategori  dari  skala  1  yang  artinya  ketidakpuasan sampai  skala  5  yang  menunjukkan  kepuasan  yang sangat tinggi. Terdapat 7 konsumen yang memberikan  skala  kepuasan  diangka  3  yang  artinya bahwa  konsumen  cukup  puas  terhadap  hasil rekomendasi  pakaian,  15  konsumen  memberikan kepuasan  di  skala  4  bahwa  artinya  konsumen  puas terhadap  hasil  rekomendasi,  dan  8  konsumen memberikan  skala  5  yang  artinya  bahwa  konsumen sangat puas terhadap hasil rekomendasi pakaian.”.
Gambar 11. Histogram Kepuasan Konsumen
“Pada  Gambar  12  didapatkan  kepuasan konsumen dengan skala terbanyak  yang dipilih oleh konsumen  adalah  skala  4  artinya  bahwa  konsumen puas  terhadap  model  rekomendasi  pakaian  dan penukar  wajah.  Selanjutnya  penyajian confusion matrix berdasarkan  parameter  model  rekomendasi pakaian”.
Tabel 10. Confusion Matrix berdasarkan Ukuran Pakaian
Confusion Matrix Ukuran Pakaian Aktual 0 1 Prediksi 0 TP = 7 FP = 9 1 FN = 2 TN =12
“Tabel  10  menunjukkan  bahwa  ketika  model memprediksi  bahwa  ukuran  pakaian  adalah  M  dan kenyataannya  benar  M  terdapat  7  kasus.  Ketika model memprediksi bahwa ukuran pakaian M, tetapi kenyataannya adalah XL ada 9 kasus. Ketika model memprediksi  bahwa  ukuran  adalah  XL,  tetapi kenyataannya  adalah  M  terdapat  2  kasus.  Terakhir ketika  model  memprediksi  bahwa  ukuran  pakaian adalah  XL  dan  kenyataannya  adalah  XL  ada  12 kasus”.
Tabel 11. Confusion Matrx berdasarkan Konsep Pakaian
Confusion matrix konsep pakaian Aktual 0 1 Prediksi 0 TP = 3 FP = 2 1 FN = 15 TN = 10
“Tabel  11  menunjukkan  bahwa  ketika  model memprediksi  bahwa  konsep  pakaian  formal  dan kenyataannya  adalah  formal  ada  3  kasus.  Ketika model  memprediksi  bahwa  konsep  pakaian  adalah Formal,  tetapi  kenyataannya  adalah  1  ada  2  kasus. Ketika  model  memprediksi  bahwa  konsep  pakaian adalah  Unformal,  tetapi  kenyataannya  adalah  0  ada 15 kasus. Terkahir ketika model memprediksi bahwa konsep pakaian adalah Unformal, dan kenyataannya adalah 1 ada 10 kasus.”
Tabel 12. Confusion Matrix berdasarkan Jilbab Confusion Matrix Jilbab Aktual 0 1 Prediksi 0 TP = 1 FP=1 1 FN = 18 TN=10
“Pada  Tabel  12  menunjukkan  bahwa  ketika model memprediksi bahwa orang tersebut mengenakan jilbab dan kenyataannya juga mengenakan  jilbab  ada  1  kasus.  Ketika  model memprediksi bahwa orang tersebut tidak mengenakan jilbab, tetapi kenyataannya mengenakan jilbab ada 1 kasus. Ketika model memprediksi bahwa orang  tersebut  tidak  mengenakan  jilbab,  tetapi kenyataannya  mengenakan  jilbab  ada  18  kasus. Terakhir  ketika  model  memprediksi  bahwa  orang tersebut  tidak  mengenakan  jilbab  dan  kenyataannya juga tidak mengenakan jilbab ada 10 kasus.”
Berdasarkan  ketiga  parameter  model  mampu melakukan  prediksi  dengan  benar  dilihat  dari true positive dan true negative . Parameter ukuran mampu melakukan prediksi dengan benar sebanyak 19 user, parameter  konsep  pakaian  dapat  diprediksi  dengan benar  sebanyak  13  user,  dan  parameter  berdasarkan jilbab  mampu  memprediksi  dengan  benar  sebanyak 11.  Sehingga  dapat  diartikan  bahwa  model  lebih mampu memprediksi dari segi ukuran baju.

## 4. DISKUSI
Penelitian  ini  telah  berhasil  membuat  model rekomendasi  pakaian  serta  penukaran  wajah  dengan facial  landmark  points yang  disertai  uji  sampel terhadap  konsumen  sebanyak  30 user .  Akurasi terhadap  model  yang  digunakan  untuk  uji  sampel adalah  akurasi  sebesar  94,46%.  Proses  uji  sampel dilakukan  dengan  melakukan  prediksi  terhadap rekomendasi pakaian yang tepat kemudian dilanjutkan  dengan  melakukan  penukaran  wajah antara  wajah  konsumen  dengan  wajah  hasil rekomendasi pakaian. Hasil penelitian ini dengan tiga paramater  memiliki  tingkat  keberhasilan  yang berbeda  pada  setiap  parameternya  menggunakan model  rekomendasi  pakaian.  Berdasarkan  model rekomendasi pakaian, parameter yang paling banyak berhasil  merekomendasikan  pakaian  dengan  tepat adalah parameter ukuran pakaian yang sesuai dengan ukuran pakaian yang digunakan user yaitu sebanyak 19 dari 30 user .
Model  penukaran  wajah  dengan  metode autoencoder  telah  menghasilkan  akurasi loss yang
baik  yaitu  sebesar  0,00012951  untuk  autoencoder  I dan  sebesar  8,01e-05  untuk  autoencoder  II,  namun hasil loss yang  terbaik  pada  penelitian  ini  belum mampu merubah antara wajah sumber dengan wajah target  secara  maksimal  karena  diakibatkan  dari dataset wajah yang digunakan kurang adanya variasi serta  data  yang  dgunakan  juga  kurang  banyak, sehingga  untuk  dilakukannya  uji  sampel  terhadap user pada penelitian ini digunakan penukaran  wajah dengan facial landmark points .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pemabahasan  terkait model  rekomendasi  pakaian  dan  penukar  wajah dengan  metode  VGG16,  autoencoder,  dan facial landmark  points dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut:
Model  rekomendasi  pakaian  dengan  parameter ukuran, konsep, dan jilbab mendapatkan akurasi pada model I sebesar 97,61% sedangkan model II sebesar 94,49%.  Dibandingkan  kedua  model  maka  model  I mengalami overfitting karena bias yang  dihasilkan model  pertama  0,1085  sedangkan  model  II  sebesar 0,0496.
Model penukar wajah dengan metode autoencoder  yang  mendapatkan  nilai loss terendah pada  model  autoencoder  1  adalah  model  7  sebesar 0,00012951 dan model autoencoder II adalah model 6  sebesar  8,01e-05.  Model  autoencoder  dengan loss terendah belum mampu melakukan penukaran wajah dengan  baik,  sehingga  proses  penukaran  wajah dilakukan dengan metode facial landmark points . Hasil evaluasi manusia berdasarkan penggabungan kedua model, maka dapat disimpulkan bahwa  model  rekomendasi  pakaian  mendapatkan prediksi  dengan  tepat  terhadap  parameter  ukuran sebesar 19 dari 30 konsumen.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih kepada Bapak Agi Prasetiadi, S.T., M.Eng  dan  Bapak  Iqsyahiro  Kresna  A.,  S.T.,  M.T. selaku  dosen  pembimbing  pertama  dan  kedua  yang telah  memberikan  arahan,  bimbingan,  dan  masukan yang sangat berharga selama proses penelitian sampai penulisan artikel ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Lianto,  R.  Trisno,  and  D.  Husin,  “A portable architecture with an interior fashion concept,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 12, no. 12, pp. 2126–2132, 2019.
[2] F.  Alfiah,  R.  Tarmizi,  and  A.  A.  Junidar, “Perancangan  Sistem  E--Commerce  Untuk Penjualan  Pakaian  Pada  Toko  a&S,” Innov. Creat. Inf. Technol. , vol. 6, no. 1, pp. 70–81, 2020.
[3] B.  Romano,  S.  Sands,  and  J.  I.  Pallant, “Augmented  reality  and  the  customer
journey:  an  exploratory  study,” Australas.
Mark. J. , vol. 29, no. 4, pp. 354–363, 2021.
[4] R.  Velita,  A.  R.  P.  Barusman,  and  V. Saptarini,  “Pengaruh  e-Wom  dan  Review Produk pada Market Place Shopee Terhadap Keputusan  Pembelian  Pakaian  Jadi  Di Bandar Lampung,” VISIONIST , vol. 8, no. 1,
2019.
[5] J. Lv and X. Liu, “The Impact of Information Overload  of  E-Commerce  Platform  on
Consumer Return Intention: Considering the Moderating Role of Perceived Environmental
Effectiveness,” Int.  J.  Environ.  Res.  Public Health , vol. 19, no. 13, p. 8060, 2022.
[6] S. Tammina, “Transfer learning using vgg-16 with  deep  convolutional  neural  network  for classifying  images,” Int.  J.  Sci.  Res.  Publ. , vol. 9, no. 10, pp. 143–150, 2019.
[7] B. Peng, H. Fan, W. Wang, J. Dong, and S. Lyu,  “A  Unified  Framework  for  High Fidelity Face Swap and Expression Reenactment,” IEEE  Trans.  Circuits  Syst. Video Technol. , p. 1, 2021, doi: 10.1109/TCSVT.2021.3106047. [8]
C.  Sadu  and  P.  K.  Das,  “Swapping  Face Images Based on Augmented Facial Landmarks and Its Detection,” in 2020 IEEE REGION  10  CONFERENCE  (TENCON) , 2020, pp. 456–461. doi: 10.1109/TENCON50793.2020.9293884.
[9] A.  S.  Sinaga,  A.  S.  Sitio,  and  S.  Dewi, “Identification of Biometric Deepfakes using Feature  Learning  Deep  Learning,” J.  Tek.
Inform. ,  vol.  3,  no.  August,  pp.  1125–1130, 2022.
[10] Öztürk, “Stacked auto-encoder based tagging with deep features for content-based medical image retrieval,” Expert Syst. Appl. , vol. 161, p. 113693, 2020.
[11] M.  A.  Rizaldi  and  E.  R.  Kaburuan, “Implementasi OCR dengan Metode Autoencoder  untuk  verifikasi  data  KTP,” J.
Komput.  Terap. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  307–315, 2022.
[12] Z.  Cheng,  H.  Sun,  M.  Takeuchi,  and  Jiro Katto,  “Energy  Compaction-Based  Image Compression Using Convolutional AutoEncoder,” IEEE  Trans.  Multimed. ,  vol. 22,  no.  4,  pp.  860–873,  2020,  doi:  doi: 10.1109/TMM.2019.2938345.
[13] S. H. Hong, S. Ryu, J. Lim, and W. Y. Kim, “Molecular  Generative  Model  Based  on  an Adversarially  Regularized  Autoencoder,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 60, no. 1, pp. 29–36, Jan. 2020, doi: 10.1021/acs.jcim.9b00694.
[14] N.  Li  and  F.  Chang,  “Video  anomaly detection  and  localization  via  multivariate gaussian fully convolution adversarial
autoencoder,” Neurocomputing , vol. 369, pp.
92–105, 2019,
doi:
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.08.04 4.
[15] K.  Pawar  and  V.  Z.  Attar,  “Assessment  of autoencoder architectures
for data representation,” in Deep Learning: Concepts and  Architectures ,  Springer,  2019,  pp.  101– 132.
[16] Ulla  Delfana  Rosiani,  Rosa  Andrie  Asmara, and  Nadhifatul  Laeily,  “Penerapan  Facial Landmark  Point  Untuk  Klasifikasi  Jenis Kelamin  Berdasarkan  Citra  Wajah,” J.
Inform.  Polinema ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  55–60, 2020, doi: 10.33795/jip.v6i1.328.
[17] Andre  Hartoko  Aji Putra  Perdana,  Susijanto Tri Rasmana, and Heri Pratikno, “Implementasi Sistem Deteksi Mata Kantuk Berdasarkan  Facial  Landmarks  Detection Menggunakan Metode Regression Trees,” J. Technol.  Informatics ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–9, 2019, doi: 10.37802/joti.v1i1.1.
[18] W.  Hutamaputra  and  F.  Utaminingrum, “Implementasi  Facial  Landmark  dalam Pengenalan Wajah pada Sistem Pembayaran Elektronik,” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu
Komput. , vol. 5, no. 5, pp. 2058–2064, 2021.
[19] W.  Wang,  X.  Chen,  S.  Zheng,  and  H.  Li, “Fast  head  pose  estimation  via  rotation- adaptive facial landmark detection for video edge computation,” IEEE Access , vol. 8, pp. 45023–45032, 2020.
[20] A.  Y.  F.  Rambe  and  L.  D.  Afri,  “Analisis kemampuan  pemecahan  masalah  matematis siswa  dalam  menyelesaikan  soal  materi barisan dan deret,” AXIOM J. Pendidik. Dan Mat. , vol. 9, no. 2, pp. 175–187, 2020.