PENDETEKSIAN CITRA DEEPFAKE WAJAH DI SMARTPHONE MENGGUNAKAN MOBILENETV3-SMALL DAN LBP - Matthew Patrick; Chairisni Lubis; Agus Budi Dharmawan (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, 2024)
Citra DeepFake, yang dihasilkan menggunakan algoritma kecerdasan buatan seperti GAN, menjadi ancaman besar di dalam dunia digital saat ini karena mudah disebar dan dapat menyebabkan misinformasi. Studi ini berfokus pada desain dan penerapan sistem yang menggunakan model-model MobileNetV3-Small. Dilakukan perbandingan atas dua varian model, satu dengan input citra RGB dan yang lain dengan input citra grayscale hasil dari proses Local Binary Pattern. Hasilnya menunjukkan bahwa model MobileNetV3-Small dengan input RGB mempunyai tingkat akurasi yang lebih tinggi sebesar 88.23%, melebihi model yang menggunakan input citra grayscale hasil dari proses Local Binary Pattern, yang mencapai tingkat akurasi sebesar 72.63%. Model MobileNetV3-Small dengan input RGB yang menunjukkan kinerja superior, diintegrasikan ke dalam aplikasi smartphone untuk pendeteksian citra wajah DeepFake yang efisien.