Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.487
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika Jurnal Anestesi Perioperatif Jurnal CoreIT Ittishal Educational Research Journal Journal of Educational Sciences Universal Raharja Community (URNITY Journal) Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer Jurnal Jaringan Penelitian Pengembangan Penerapan Inovasi Pendidikan (Jarlitbang) RISTEC : Research in Information Systems and Technology Jurnal Alih Teknologi Sistem Informasi (JATSI) Laporan Upaya Nyata Inovasi Ilmu Komputer (LUNIK) PENGAMATAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Ilmu MIPA dan Terapannya Pendiri: Jurnal Riset Pendidikan Journal of Information Technology, Computer Engineering and Artificial Intelligence (ITCEA)
Budi Hartanto
Universitas Kristen Maranatha
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

 1   2   3 
IMPLEMENTASI GOOGLE ML KIT UNTUK LIVENESS DETECTION DALAM SISTEM FACE RECOGNITION: ANALISIS KINERJA DAN KEAMANAN PADA APLIKASI MOBILE Hartanto, Budi; Yudanto, Bramasto Wiryawan; Kustanto, Kustanto
Biner : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer Vol 4 No 1 (2025): Januari
Publisher : Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Sains Al-Qur'an

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32699/biner.v4i1.8870

Abstract

Penelitian ini mengkaji implementasi Google ML Kit untuk deteksi liveness dalam sistem pengenalan wajah pada aplikasi mobile dengan tujuan untuk meningkatkan keamanan aplikasi dan mencegah ancaman spoofing. Pengenalan wajah telah banyak diterapkan dalam berbagai aplikasi, namun kerentanannya terhadap serangan menggunakan foto atau video statis menimbulkan tantangan besar dalam hal keamanan. Oleh karena itu, deteksi liveness yang mengidentifikasi apakah wajah yang dikenali merupakan wajah hidup menjadi sangat penting. Penelitian ini fokus pada integrasi teknologi liveness detection dalam pengenalan wajah menggunakan Google ML Kit, yang memungkinkan aplikasi mobile untuk mendeteksi gerakan kepala (geleng kanan, kiri) dan kedipan mata sebagai indikator wajah yang hidup. Hasil implementasi menunjukkan bahwa sistem dapat mencapai akurasi tinggi dengan kecepatan pengenalan yang baik, serta mampu mengurangi potensi serangan spoofing. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan aplikasi mobile yang lebih aman dan dapat diandalkan dalam pengenalan wajah, dengan memastikan bahwa sistem tidak hanya mengenali wajah, tetapi juga memastikan bahwa wajah tersebut adalah wajah yang hidup.
Co-Authors Ali Djamhuri Arie Setya Putra Baskoro Adi Prayitno Brajanoto, Destoprani Bramasto Wiryawan Yudanto Dewanti, Maya Sari Didik Nugroho, Didik Dirayati, Fadhilah Dziky Ridhwanullah Fatimah Fahurian Fawaati, Teuku Muhammad Fawa’ati, Teuku Muhamad Hendro Pramono, Doni Eko Hilda Dwi Yunita Iin Marliana ikhwan, Ahmad Khozainuz Zuhri Kustanto, Kustanto Meti Indrowati Raharja, Bayu Dwi Retno Wahyu Utami, Yustina Rosyana Fitria Purnomo Ruli Herman Sitanggang Shinta, Rafinda Siauw Welly Silvia Rosalina Sukri, Hamdan Suwarman Suwarman syah, agus kurniawan Tomo, Sri Triyugo Winarko Triyugo Winarko, Triyugo Yodhi Yuniarthe