JIKSI (Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi)
Vol. 12 No. 1 (2024): JURNAL ILMU KOMPUTER DAN SISTEM INFORMASI

PENDETEKSIAN CITRA DEEPFAKE WAJAH DI SMARTPHONE MENGGUNAKAN MOBILENETV3-SMALL DAN LBP

Matthew Patrick (Unknown)
Chairisni Lubis (Unknown)
Agus Budi Dharmawan (Unknown)



Article Info

Publish Date
20 Jan 2024

Abstract

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.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

jiksi

Publisher

Subject

Computer Science & IT Mathematics Other

Description

Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKSI) diterbitkan oleh Fakultas Teknologi Informasi Universitas Tarumanagara (FTI Untar) Jakarta sebagai media publikasi karya ilmiah mahasiswa program studi Teknik Informatika dan Sistem Informasi FTI Untar. Karya-karya ilmiah yang dihasilkan berupa hasil ...