Implementasi Convolutional Neural Network dalam Mendeteksi Gambar yang Dihasilkan Model Machine Learning NovelAI Image Generation

Tahun 2022 adalah tahun dimana model machine learning untuk menciptakan karya seni berupa gambar menjadi tren dan digunakan oleh masyarakat umum. Hal ini dikarenakan model machine learning seperti Stable Diffusion dari Stability AI dan Dall-E dari OpenAI bisa digunakan oleh siapa saja. Selain itu, faktor lain yang menyebabkan tren ini adalah karena kemampuan model machine learning untuk menciptakan gambar dengan gaya spesifik, seperti gaya anime pada model NovelAI Image Generation. Namun, masih terdapat beberapa hal yang harus diperhatikan dalam menggunakan model machine learning untuk menciptakan gambar, seperti keamanan dan perlindungan hak cipta. Penelitian ini akan membuat model machine learning dengan algoritma convolutional neural network yang menggunakan arsitektur MobileNet untuk mengklasifikasikan antara gambar yang dihasilkan oleh model machine learning NovelAI Image Generation dan gambar yang dibuat oleh manusia. Alur penelitian dimulai dari pengumpulan data untuk mengambil gambar dari situs web Danbooru dan NovelAI sebanyak 500 dari masing-masing sumber. Pra-pemrosesan data untuk memproses gambar. Pemisahan data untuk data training dan testing. Augmentasi data untuk memperbanyak keberagaman data. Pelatihan model convolutional neural network dengan data yang sudah dikumpulkan dan diproses. Terakhir evaluasi model untuk mengukur model dengan beberapa metrik. Hasil dari penelitian adalah sebuah model machine learning yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman Python dan library Keras. Model menunjukkan metrik yang bagus, yaitu accuracy 97.2%, precision 100%, recall 95% dan F1-Score 97.43%. Model ini dianggap bisa digunakan untuk mendeteksi atau mengklasifikasi gambar yang dihasilkan oleh model machine learning NovelAI Image Generation dan gambar yang dibuat oleh manusia