PENGEMBANGAN LIVENESS DETECTION UNTUK PENCEGAHAN FACE SPOOFING ATTACK PADA SISTEM KEHADIRAN BERBASIS MOBILE CROSS-PLATFORM: Studi Kasus Mahasiswa RPL UPI CIbiru

• Main Author: Bagus Subagja, - (Author)
• Format: Book
• Published: 2024-01-19.
• Subjects: Thesis; NonPeerReviewed
• Online Access: Link Metadata
• Notes: http://repository.upi.edu/114935/7/S_RPL_2008315_Title.pdf; http://repository.upi.edu/114935/2/S_RPL_2008315_Chapter1.pdf; http://repository.upi.edu/114935/3/S_RPL_2008315_Chapter2.pdf; http://repository.upi.edu/114935/4/S_RPL_2008315_Chapter3.pdf; http://repository.upi.edu/114935/5/S_RPL_2008315_Chapter4.pdf; http://repository.upi.edu/114935/6/S_RPL_2008315_Chapter5.pdf; http://repository.upi.edu/114935/1/S_RPL_2008315_Appendix.pdf
• Keywords: QA76 Computer software; T Technology (General)

Sistem kehadiran kini sudah banyak menerapkan teknologi terbaru seperti penggunaan teknologi pengenalan wajah. Akan tetapi, teknologi tersebut masih cukup rawan terhadap kecurangan dengan adanya penyerangan wajah tiruan dalam bentuk foto yang telah dicetak atau video dengan wajah yang sudah direkam dengan gerakan-gerakan yang menandakan kehidupan yang dapat dilakukan pada bagian wajah. Oleh karena itu, diperlukan sistem yang mampu meminimalisir adanya kecurangan tersebut. Sistem liveness detection yang menggunakan metode randomized challenge-response dengan mekanisme interaksi antara pengguna dan sistem dalam bentuk tantangan gerakan yang menandakan kehidupan terdeteksi pada wajah. Sistem liveness detection diterapkan pada sistem kehadiran bernama "My Attendance". Catatan kehadiran mahasiswa disimpan dan dapat dilihat oleh dosen sebagai tanda bukti kehadiran kelas perkuliahan. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa sistem ini dapat meminimalisir terjadinya kecurangan serangan wajah tiruan dengan presentase 100% performa dari evaluasi performance metrics dengan accuracy,100% precision, 100% recall, dan tingkat persentase 100% dari f-score yang diujikan kepada 30 responden yang berasal dari mahasiswa Universitas Pendidikan Indonesia pada program studi Rekayasa Perangkat Lunak. Sistem ini dapat menjadi solusi yang baik untuk dapat diterapkan pada proses kehadiran yang menggunakan sistem pengenalan wajah yang dilengkapi dengan sistem liveness detection untuk mendeteksi adanya kecurangan saat proses kehadiran di kelas perkuliahan dengan efektif dan efisien. ---------- Attendance systems have now implemented many of the latest technologies such as the use of facial recognition technology. However, the technology is still quite prone to fraud with the attack of artificial faces in the form of printed photos or videos with faces that have been recorded with movements that indicate the life that can be done on the face. Therefore, a system is needed that is able to minimize the fraud. A liveness detection system that uses the randomized challenge-response method with an interaction mechanism between the user and the system in the form of a movement challenge that indicates life is detected on the face. The liveness detection system is applied to an attendance system called "My Attendance". Student attendance records are stored and can be seen by lecturers as proof of attendance of lecture classes. The results of the research show that this system can minimize the occurrence of fraudulent artificial face attacks with a percentage of 100% performance from the evaluation of performance metrics with accuracy, 100% precision, 100% recall, and a percentage level of 100% of the f-score tested on 30 respondents from students of the Indonesian Education University in the Software Engineering study program. This system can be a good solution to be applied to the attendance process that uses a face recognition system equipped with a liveness detection system to detect cheating during the attendance process in lecture classes effectively and efficiently.