Pada era pendidikan digital saat ini, hadirnya ujian daring menggunakan ponsel
membawa tantangan baru dalam menjaga integritas ujian. Deteksi kecurangan ujian
berbasis kamera ponsel dengan inferensi kecerdasan buatan (AI) dalam perangkat
diusulkan digunakan pada pengawasan ujian untuk mencegah kecurangan sehingga
integritas ujian dapat terjaga. Dengan penggunaan kamera, visi komputer (computer
vision) menjadi implementasi AI yang paling mudah untuk dipahami dalam mendeteksi
kecurangan ujian. Kemudian, inferensi AI dalam perangkat memungkinkan data
sensitif diproses secara lokal, mengurangi risiko privasi dan keamanan data. Tantangan
keterbatasan perangkat keras perangkat ponsel untuk melakukan inferensi AI dalam
perangkat dan keragaman pada perangkat keras perangkat ponsel menjadi
pertimbangan penting dalam mendesain aplikasi deteksi kecurangan ujian. Untuk itu,
kerangka kerja lintas platform (cross-platform framework) digunakan untuk
menyediakan pengalaman pengguna yang konsisten di seluruh sistem operasi (OS)
dengan satu basis kode. Dengan menggunakan metode Design Research Methodology
(DRM), penelitian ini berfokus pada pengembangan deteksi kecurangan ujian berbasis
kamera ponsel dengan inferensi kecerdasan buatan dalam perangkat. Analisis visual
digunakan untuk mendeteksi kecurangan menggunakan teknik deteksi pemalsuan
wajah (face antispoofing) dan pelacakan tatapan mata (eye tracking). Deteksi
pemalsuan wajah menggunakan MiniFASNet, sedangkan pelacakan tatapan mata
menggunakan face landmark untuk estimasi tatapan mata (eye gaze). Hasil penelitian
menunjukan bahwa sistem yang diajukan memiliki kemudahan penggunaan dengan
kinerja deteksi kecurangan yang cukup baik.
Perpustakaan Digital ITB