ABSTRAK Nama : Wava Carissa Putri Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Translasi Citra Wajah dengan Emosi dengan Menggunakan Energy-Based Generative Adversarial Model Pembimbing : 1. Prof. T. Basaruddin, Ph.D. 2. Dr. Drs. R. Yugo Kartono Isal, M.Sc. Pembuatan dataset emosi wajah membutuhkan sumber daya dan waktu yang banyak. Salah satu solusi menyelesaikan permasalahan ini adalah menggunakan Generative Adversarial Network (GAN) untuk melakukan augmentasi data pada data emosi wajah. Namun, jumlah data yang terbatas membuat GAN belum dapat menghasilkan citra yang beragam. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan untuk mengatasi hal tersebut adalah penggunaan energy function untuk membuat probability function yang lebih detail. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sebuah model dengan menggunakan EB-GAN dan attention untuk mengatasi masalah translasi gambar dengan emosi Neutral menjadi gambar dengan emosi dasar. Eksperimen yang dilakukan pada penelitian ini bertujuan untuk melakukan modifikasi terhadap arsitektur DINO dengan menambahkan attention untuk meningkatkan kualitas hasil translasi model. Pada penelitian ini, dilakukan evaluasi dengan menggunakan emotion recognition yang diusulkan oleh Fard and Mahoor (2022) dan Wen et al. (2021) untuk mengetahui akurasi emosi yang dihasilkan. Pada penelitian ini terlihat bahwa penggunaan attention tidak dapat meningkatkan akurasi DINO dikarenakan terdapat banyaknya fitur pembeda antar emosi yang tersebar pada wajah. Pada penelitian ini DINO pada dataset berwarna menghasilkan akurasi sebesar 96.78% dan DINO pada dataset grayscale menghasilkan akurasi sebesar 94.50%. Dalam pembuatan dataset baru, DINO menghasilkan akurasi sebesar 83% untuk dataset berwarna dan 85.6% untuk dataset grayscale. Kata kunci: Emosi wajah, Image-to-Image Translation, Energy-Based Generative Adversarial Network vii