PENERAPAN DEEP LEARNING UNTUK IMAGE DEEPFAKE DETECTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Buddhi Dharma
Author
Wangsadidjaja, Ananda Adhicitta
Subject
004.65 Jaringan Komunikasi Komputer
Datestamp
2024-02-21 08:44:30
Abstract :
Media sosial telah lama digunakan masyarakat umum sebagai sarana pertukaran informasi. Di balik pertukaran informasi yang marak terjadi itu, tersimpan pula niat jahat yang tak bertanggung jawab dengan menyebarkan informasi palsu atau hoax. Informasi palsu yang dapat datang dari berbagai bentuk, seperti gambar, suara, ataupun video ini sebenarnya dapat bermanfaat bila digunakan sebagai foto atau video stock atau hanya sebatas karikatur dan satir. Sayangnya, informasi palsu ini dapat pula digunakan pada tokoh terkenal untuk membuat mereka terlihat mengatakan atau melakukan sesuatu yang sebenarnya tidak pernah terjadi. Hal ini tentu perlu dikendalikan, salah satunya menggunakan deepfake detector yang bertujuan untuk mengenali informasi palsu berbentuk gambar. Deepfake detector memanfaatkan kemampuan komputer untuk belajar secara mandiri mengenali pola-pola tak kasat mata pada gambar-gambar hoax. Proses ini dapat dilakukan menggunakan salah satu algoritma deep learning, yaitu Convolutional Neural Network, yang mengubah gambar menjadi kumpulan array berisi angka untuk kemudian dilakukan operasi matematis secara berulang pada masing-masing layer. Hasil operasi matematis itu kemudian dapat dijadikan acuan untuk menentukan apakah suatu gambar merupakan gambar asli atau hoax. Penerapan deepfake detector menggunakan Convolutional Neural Network, secara spesifik menggunakan model Resnet-50 pada gambar hoax yang dibuat menggunakan AI dengan model ProGAN, terlihat mampu mendeteksi gambar hoax dengan model yang sama, dengan akurasi sebesar 85%, presisi sebesar 100%, serta recall sebesar 65%, namun terlihat mengalami penurunan ketepatan ketika digunakan dalam deepfake dengan model lain seperti StyleGAN dan BigGAN.
Media sosial telah lama digunakan masyarakat umum sebagai sarana pertukaran informasi. Di balik pertukaran informasi yang marak terjadi itu, tersimpan pula niat jahat yang tak bertanggung jawab dengan menyebarkan informasi palsu atau hoax. Informasi palsu yang dapat datang dari berbagai bentuk, seperti gambar, suara, ataupun video ini sebenarnya dapat bermanfaat bila digunakan sebagai foto atau video stock atau hanya sebatas karikatur dan satir. Sayangnya, informasi palsu ini dapat pula digunakan pada tokoh terkenal untuk membuat mereka terlihat mengatakan atau melakukan sesuatu yang sebenarnya tidak pernah terjadi. Hal ini tentu perlu dikendalikan, salah satunya menggunakan deepfake detector yang bertujuan untuk mengenali informasi palsu berbentuk gambar. Deepfake detector memanfaatkan kemampuan komputer untuk belajar secara mandiri mengenali pola-pola tak kasat mata pada gambar-gambar hoax. Proses ini dapat dilakukan menggunakan salah satu algoritma deep learning, yaitu Convolutional Neural Network, yang mengubah gambar menjadi kumpulan array berisi angka untuk kemudian dilakukan operasi matematis secara berulang pada masing-masing layer. Hasil operasi matematis itu kemudian dapat dijadikan acuan untuk menentukan apakah suatu gambar merupakan gambar asli atau hoax. Penerapan deepfake detector menggunakan Convolutional Neural Network, secara spesifik menggunakan model Resnet-50 pada gambar hoax yang dibuat menggunakan AI dengan model ProGAN, terlihat mampu mendeteksi gambar hoax dengan model yang sama, dengan akurasi sebesar 85%, presisi sebesar 100%, serta recall sebesar 65%, namun terlihat mengalami penurunan ketepatan ketika digunakan dalam deepfake dengan model lain seperti StyleGAN dan BigGAN.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
