## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 291 − 299 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1519

## Deteksi Non-Spoofing Wajah pada Video secara Real Time Menggunakan Faster R-CNN
Sunario Megawan, Wulan Sri Lestari * , Apriyanto Halim Fakultas Informatika, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Mikroskil, Medan, Indonesia Jl. M.H Thamrin No. 140, 20212, Medan, Indonesia Email: 1 sunario@mikroskil.ac.id, 2,* wulan.lestari@mikroskil.ac.id, 3 apriyanto.halim@mikroskil.ac.id Email Penulis Korespondensi: wulan.lestari@mikroskil.ac.id Submitted: 19/04/2022 ; Accepted: 29/04/2022 ; Published: 30/04/2022
Abstrak −Deteksi non-spoofing wajah  merupakan  pekerjaan  penting  yang digunakan  untuk  menjamin  keamanan  otentikasi dengan melakukan analisis terhadap wajah yang ditangkap. Spoofing wajah merupakan proses pemalsuan wajah oleh orang lain untuk  mendapatkan  akses  secara  ilegal  ke  dalam  sistem  biometrik  yang  dapat  dilakukan  dengan  menampilkan  video  atau gambar wajah seseorang di layar monitor atau menggunakan gambar hasil cetakan. Ada berbagai bentuk serangan yang dapat dilakukan pada sistem otentikasi wajah berupa sketsa wajah, foto wajah, video wajah dan masker 3D dari wajah.  Serangan tersebut dapat terjadi karena, foto dan video wajah dari pengguna sistem otentikasi wajah sangat mudah didapatkan melalui internet atau kamera. Untuk menyelasaikan masalah tersebut, maka pada penelitian ini diusulkan model deteksi non-spoofing wajah pada video menggunakan Faster R-CNN. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini berupa model Faster R-CNN yang dapat mendeteksi non-spoof dan spoof wajah secara real time menggunakan Raspberry Pi sebagai kamera dengan frame rate 1 fps .
Kata Kunci: Wajah; Non-Spoofing; Otentikasi; Raspberry Pi; Faster R-CNN.
Abstract −Face non-spoofing detection is an important job used to ensure authentication security by performing an analysis of the captured faces. Face spoofing is the process of fake faces by other people to gain illegal access to the biometric system which can be done by displaying videos or images of someone's face on the monitor screen or using printed images. There are various forms of attacks that can be carried out on the face authentication system in the form of face sketches, face photos, face videos and 3D face masks. Such attacks can occur because photos and videos of faces from users of the facial authentication system are very easy to obtain via the internet or cameras. To solve this problem, in this research proposes a non-spoofing face detection model on video using Faster R-CNN. The results obtained in this study are the Faster R-CNN model that can detect non-spoof and spoof face in real time using the Raspberry Pi as a camera with a frame rate of 1 fps.
Keywords : Face; Non-Spoofing; Authentication; Raspberry Pi; Faster R-CNN.

## 1. PENDAHULUAN
Deteksi non-spoofing wajah merupakan pekerjaan penting yang digunakan untuk menjamin keamanan otentikasi dengan melakukan analisis terhadap wajah yang ditangkap [1]. Spoofing wajah merupakan proses pemalsuan wajah oleh orang lain untuk mendapatkan akses secara ilegal ke dalam sistem biometrik yang dapat dilakukan dengan menampilkan video atau gambar wajah seseorang di layar monitor atau menggunakan gambar hasil cetakan. Ada berbagai  bentuk  serangan  yang  dapat  dilakukan  pada  sistem  otentikasi  wajah  berupa  sketsa  wajah,  foto  wajah, video  wajah  dan  masker  3D  dari  wajah  [2].  Serangan  tersebut  dapat  terjadi  karena,  foto  dan  video  wajah  dari pengguna sistem otentikasi wajah sangat mudah didapatkan melalui internet atau kamera [3]. Oleh sebab itu, perlu dikembangkan sebuah sistem yang dapat diterapkan pada proses otentikasi wajah untuk membedakan wajah asli ( non-spoof ) dan palsu ( spoof ).
Penelitian  yang  dilakukan  Boulkenafet et  al. berfokus  kepada  pendeteksian spoofing pada  gambar  yang dilihat  berdasarkan  tekstur  dari  warna  pada  gambar  tersebut  [4].  Hasil  pada  penelitian  tersebut  didapatkan efektivitas yang lebih baik untuk dua dataset yang digunakan. Dimana dataset pertama didapatkan secara langsung melalui  internet,  sedangkan dataset kedua  merupakan  data  primer  yang  dibuat  secara  langsung.  Namun,  pada penelitian  tersebut  hanya  didasarkan  pada  gambar  bukan  pada  video.  Nagpal  dan  Dubey  menggunakan Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk non - spoofing wajah  pada  video  [5].  Hasil  penelitian  tersebut menunjukkan nilai akurasi yang tinggi yaitu 94.42%. Namun, penelitian yang telah dilakukan masih sebatas pada dataset umum yang  sudah  direkam  sebelumnya. Sehingga pada penelitian ini, diusulkan pengembangan aplikasi non-spoofing wajah dengan menggunakan video secara real time .
Pada perkembangan teknologi saat ini, sangat dimungkinkan untuk melakukan penangkapan video secara real  time .  Hal  tersebut  dapat  terjadi  karena  adanya  teknologi  seperti  Andruino,  Raspberry  Pi,  dan  lainnya. Raspberry  Pi merupakan komputer dengan ukuran seperti kartu yang dipasangkan pada monitor atau televisi dan dapat menggunakan mouse  serta keyboard.  Alat  ini  memiliki  kemampuan  untuk  dapat  menjalankan  komputasi, dan menggunakan bahasa pemrograman Python [6].
Pada  penelitian  ini,  metode  yang  diusulkan  adalah Faster  Region  based  Convolutional  Neural  Network ( Faster R-CNN). Faster R-CNN merupakan salah satu metode yang paling unggul dalam bidang deteksi objek [1]. Ada banyak penelitian  yang  sudah  menggunakan Faster R-CNN pada bidang  deteksi objek  seperti Zhong et al untuk  mendeteksi  teks  [7],  Benjdira et  al untuk  mendeteksi  mobil  pada  video  [8],  Sunario  dan  Wulan  untuk mendeteksi spoofing wajah pada gambar [9] dan lain-lain. Sehingga kontribusi yang diusulkan pada penelitian ini

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 291 − 299 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1519
adalah sebuah aplikasi yang dapat  membedakan  wajah  asli (non-spoof )  dan  palsu  ( spoof )  dengan  implementasi Faster R-CNN yang akan diuji secara real time menggunakan Raspberry Pi sebagai kamera.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Studi Literatur
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  pengumpulan  bahan  penelitian  yang  berhubungan  dengan  video, spoofing image, Faster R - CNN dan Raspberry Pi berupa jurnal, konferensi dan buku penunjang penelitian lainnya.

## 2.1.1 Video
Video  merupakan  media  elektronik  yang  digunakan  untuk  merekam,  menggandakan,  mengulang  kembali, menyiarkan  dan  menampilkan  media  visual  yang  dapat  bergerak.  Perkembangan  awal  dari  video  dimulai  dari sistem mekanik  dari  televisi  dan  secara  cepat  berubah  menjadi  CRT ( Cathode  Ray  Tube )  dan  sekarang  dikenal dengan nama tampilan flat [10]. Jenis – jenis representasi pada video [10]:
1.   Cerita merupakan video yang bertujuan untuk memaparkan suatu cerita.
2.  Dokumenter  merupakan  video  yang  bertujuan  untuk  merekam  sebuah  kejadian  atau  peristiwa  dalam kehidupan nyata.
3.   Berita merupakan video yang bertujuan untuk memarkan sebuah berita.
4.  Pembelajar merupakan video yang digunakan dengan tujuan memberikan materi pembelajaran agar mudah dipahami dan dapat diputar kembali.
5.   Presentasi merupakan video yang bertujuan untuk mengkomunikasi ide atau gagasan. Format – format dalam video terbagi ke dalam beberapa bagian, yaitu format video analog encoding terbagi ke  dalam  NTSC,  PAL,  SECAM  dan  format  video  analog  elektrik  terbagi  ke  dalam  RF, Composite Video, Component Video, S-Video, dan RGB [10].

## 2.1.2 Spoofing Image
Spoofing image merupakan serangan yang ditujukan pada proses pengenalan wajah. Teknik ini dilakukan dengan menyamar  menjadi  seseorang  dengan  melakukan  pemalsuan  data  dan  mengambil  keuntungan  dari  akses  yang terlarang ke dalam sistem [11]. Oleh karena itu, diperlukan cara untuk mendeteksi terjadinya pemalsuan data pada gambar  tersebut.  Salah  teknik  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  spoofing  image  adalah  non-spoofing.  Non- spoofing  merupakan  cara  yang  digunakan untuk mencegah  terjadi  penyerangan dengan menggunakan beberapa cara berupa mengekstrak telebih dahulu ciri khusus dari pengguna yang asli dan lainnya [12].

## 2.1.3 Faster R-CNN
Faster R-CNN merupakan metode deteksi objek dalam bentuk generik berbasis wilayah R-CNN yang lebih cepat dalam mendeteksi  objek. Fast R-CNN  adalah  metode  yang  tetap  menggunakan  kombinasi dari  CNN  dan  RPN sebagai  arsitektur  utama.  Metode  ini  menggunakan  arsitektur  dari  R-CNN  dengan  penambahan  pada bagian awal  masukkan  ditambahkan  proses convolutional dan max  pooling  layer untuk  menghasilkan convfeature map . Lalu, untuk setiap objek yang ditentukan dilakukan perhitungan RoI ( Region of Interest ) dan pooling layer untuk mengambil bagian dari feature map . Dari hasil ini nantinya akan dibagi ke dalam dua bagian, yang berupa bagian latar belakang dan bagian dari objek.
Pada bagian RoI pooling layer dilakukan pembagian wilayah sesuai dengan yang diinginkan misalnya 7x7. Setelah dilakukan pembagian wilayah, dilakukan proses max-pooling untuk menghasil bagian dari sel. Pada bagian lainnya  dilakukan  juga proses convolution untuk  setiap  piksel  yang  ada. Proses  ini  nantinya akan digabungkan kembali dengan proses RoI pooling layer dan dilakukan pengecekan manakah bagian yang merupakan objek dan mana bagian yang merupakan latar belakang [13]. Gambar 1 merupakan arsitektue Faster R-CNN.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 291 − 299 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1519
Faster R-CNN dibagi menjadi dua bagian penting [14]: 1. Region  Proposal  Network (RPN)  berguna  untuk  mencari pada  input gambar  kemungkinan  lokasi dari objek secara cepat. Posisi dari objek yang ada pada gambar memiliki kemungkinan objek dibatasi dari wilayah  yang diketahui  sebagai Region  of  Interest (RoI).  RoI  diperkenalkan  oleh  Ross  Girschik  [13] sebagai  sebuah pendekatan deteksi objek menggunakan deep learning . Input yang digunakan pada layer . RoI adalah feature maps yang merupakan output dari CNN dengan multiple convolution layers dan max pooling layers . Sebuah N*N matriks dibuat dengan membagi ruang feature map menjadi RoI. Kolom pertama merupakan indeks dari citra dan sisa kolom lainnya merupakan koordinat dari RoI dimulai dari koordinat paling kiri atas hingga kiri bawah. RoI yang sudah ditentukan disebut sebagai region proposal. Gambar 2 merupakan proses RPN.
Gambar 2. Proses RPN [14]
Pada proses RPN, awalnya citra masukan diproses dalam jaringan saraf konvolusi untuk menghasilkan feature map . Sliding window ditempatkan pada setiap feature map dengan ukuran N*N sesuai dengan setiap anchors sliding  window yang  dibentuk.  Setiap anchor akan  memiliki  titik  pusat  yang  sama,  namun memiliki aspect rations dan scaling factor yang berbeda.
2. Classifier merupakan  proses  yang  digunakan  untuk  mengklasifikan  RoI  yang  sudah  diidentifikasi  pada RPN kedalam kelas atau target yang sesuai. Teknik yang digunakan pada tahap ini adalah CNN.

## 2.1.3 Raspberry Pi
Raspberry Pi adalah sebuah komputer papan tunggal ( single-board computer ) atau SBC berukuran kartu kredit. Raspberry  Pi telah  dilengkapi  dengan  semua  fungsi  layaknya  sebuah  komputer  lengkap,  menggunakan  SoC ( System-on- a-chip ) ARM yang dikemas dan diintegrasikan diatas PCB. Perangkat ini menggunakan kartu  SD untuk booting dan penyimpanan jangka panjang[15]. Raspberry Pi memiliki dua model yaitu model A dan model B. Secara umum Raspberry Pi Model B, 512MB  RAM.  Perbedaan  model  A  dan  B  terletak  pada  memory  yang  digunakan,  Model  A  menggunakan memory 256 MB dan model B 512 MB. Selain itu model B juga sudah dilengkapai dengan ethernet port (kartu jaringan)  yang  tidak  terdapat  di  model  A.  Desain Raspberry  Pi didasarkan  seputar  SoC  (System-on-a-chip) Broadcom BCM2835,  yang  telah  menanamkan  prosesor  ARM1176JZF-S  dengan  700  MHz,  VideoCore  IV GPU,  dan 256  Megabyte  RAM  (model  B).  Penyimpanan  data  didisain  tidak  untuk  menggunakan  hard  disk atau  solid-state drive, melainkan mengandalkan kartu SD (SD memory card) untuk booting dan penyimpanan jangka panjang. Hardware Raspberry Pi tidak memiliki real-time clock, sehingga OS harus memanfaatkan timer jaringan server sebagai pengganti. Namun komputer yang mudah dikembangkan ini dapat ditambahkan dengan fungsi real-time (seperti DS1307) dan banyak lainnya, melalui saluran GPIO ( General-purpose input/output ) via antarmuka I²C (Inter- Integrated Circuit). Raspberry Pi bersifat open source (berbasis Linux), Raspberry Pi bisa dimodifikasi sesuai kebutuhan penggunanya. Sistem operasi utama Raspberry Pi menggunakan Debian GNU/Linux  dan  bahasa  pemrograman Python .  Salah  satu  pengembang  OS  untuk Raspberry  Pi telah meluncurkan  sistem  operasi  yang  dinamai  Raspbian,  Raspbian  diklaim  mampu  memaksimalkan  perangkat Raspberry Pi. Sistem operasi tersebut dibuat berbasis Debian yang merupakan salah satu distribusi Linux OS [15].
A. Raspberry Pi 3 Raspberry Pi 3 merupakan generasi ketiga dari keluarga Raspberry Pi . Raspberry Pi 3 memiliki RAM 1GB dan grafis Broadcom  VideoCore IV  pada  frekuensi clock yang  lebih  tinggi  dari  sebelumnya  yang  berjalan  pada 250MHz. Raspberry  Pi 3  menggantikan Raspberry  Pi 2  model  B  pada  bulan  Februari  2016.  Kelebihannya dibandingkan dengan Raspberry Pi 2 adalah:
I. A 1.2GHx 64-bit quad-core ARMv8 CPU
II. 802.11n Wireless LAN III. Bluetooth 4.1

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 291 − 299 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1519
IV. Bluetooth Low Energy (BLE)
Sama seperti Pi 2, Raspberry Pi 3 juga memiliki 4 USB port, 40 pin GPIO, Full HDMI port, Port Ethernet, Combined 3.5mm audio jack and  composite video , Camera interface (CSI), Display interface (DSI), slot kartu Micro SD (Sistem tekan-tarik, berbeda dari yang sebelum nya ditekan-tekan), dan VideoCore IV 3D graphics core . Raspberry Pi 3 memiliki factor bentuk identik dengan Raspberry Pi 2 dan memiliki kompatibilitas lengkap dengan Raspberry  Pi 1  dan  2. Raspberry  Pi 3  juga  direkomendasikan  untuk  digunakan  bagi  mereka  yang  ingin menggunakan Pi dalam  proyek-proyek  yang  membutuhkan  daya  yang  sangat  rendah.  Gambar  3  merupakan Tampilan Raspberry Pi 3 Model B.
Gambar 3. Tampilan Raspberry Pi 3 Model B

## B. GPIO Raspberry Pi 3
GPIO  merupakan  sederet  pin  yang  terdiri  dari  40  pin  dengan  berbagai  fungsi.  Salah  satu  fitur  yang  kuat  dari Raspberry Pi adalah deretan GPIO (tujuan umum input / output) pin di sepanjang tepi atas pin board.These adalah antarmuka fisik  antara Pi dan dunia luar. Pada  tingkat yang paling sederhana, Anda dapat menganggap  mereka sebagai switch yang Anda dapat mengaktifkan atau menonaktifkan (input) atau bahwa Pi dapat mengaktifkan atau menonaktifkan (output) [15].
Dari 40  pin,  26 pin GPIO dan yang  lain  adalah  pin power atau ground (ditambah  dua pin ID  EEPROM yang tidak harus anda gunakan). Anda dapat memprogram pin untuk berinteraksi dengan cara yang menakjubkan dengan dunia nyata. Input tidak harus berasal  dari saklar fisik; itu bisa menjadi masukan dari sensor atau sinyal dari komputer lain atau perangkat, misalnya. output juga dapat melakukan apa saja, dari menyalakan LED untuk mengirim sinyal atau data ke perangkat lain [15].
Jika Raspberry Pi adalah pada jaringan, Anda dapat mengontrol perangkat yang terhubung padanya dari mana  saja  (Tidak  secara harfiah  di  mana saja, tentu  saja.  Anda perlu  hal-hal  seperti akses ke jaringan, jaringan yang  mampu  perangkat  komputasi,  dan  listrik.)  dan  perangkat-perangkat  dapat  mengirim  data  kembali. Konektivitas  dan  kontrol  dari  perangkat  fisik  melalui  internet  adalah  hal  yang  sangat  kuat  dan  menarik,  dan Raspberry Pi ideal untuk ini. GPIO Raspberry Pi 3 dapat dilihat pada Gambar 4 [15].
Gambar 4. Raspberry Pi GPIO Pin
Penjelasan lebih lanjut mengenai fungsi masing-masing PIN GPIO pada Raspberry Pi 3 adalah sebagai berikut:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 291 − 299 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1519

## 2.2 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  primer  yang  diambil  dengan  menggunakan  alat  berupa kamera dalam bentuk format video. Adapun kriteria video yang digunakan yaitu: a. Pengambilan data testing dilakukan secara real time menggunakan Raspberry Pi.
b. Video data training terdiri dari 1 wajah dengan latar belakang tanpa gambar manusia dengan durasi masing- masing video 12 detik.

## 2.3 Pengembangan Alat Bantu
Tahap ini akan dihasilkan sistem yang menerapkan Faster R-CNN menggunakan bahasa pemrograman Python, Tensorflow  dan  Keras.  Alat  bantu  yang  dikembangkan  digunakan  untuk  menjalankan  proses training dalam deteksi  wajah  manusia  pada  video  serta  untuk  mendeteksi non-spoofing dan spoofing wajah. Raspberry  Pi digunakan  sebagai module kamera  untuk  proses testing dalam  mendeteksi non-spoofing dan spoofing wajah secara real time . Pada penelitian ini terdapat 2 proses penting yaitu tahap training dan tahap testing .

## 2.3.1 Tahap Training
Tahap training digunakan untuk membangun model implementasi algoritma Faster R-CNN dan data training . Gbr. 4 merupakan langkah-langkah yang dilakukan pada tahap training .
Gambar 6. Flowchart Tahap Training

## 2.3.2 Tahap Testing
Tahap testing digunakan  untuk  menguji  model  yang  dihasilkan  pada  tahap training

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Hasil yang dibahas pada bagian ini adalah spesifikasi perangkat yang digunakan, rincian dataset yang digunakan, proses training data dan testing data dalam mengimplementasikan Faster R-CNN untuk mendeteksi non- spoof wajah dan spoof wajah pada video secara realtime menggunakan Raspberry Pi .

## 3.1.1 Spesifikasi Perangkat Yang Digunakan
Untuk mengimplementasi teknik Faster R-CNN dengan data video maka dibutuhkan spesifikasi perangkat yang mendukung  agar  proses training dan testing dapat  berjalan  dengan  baik  dan  lebih  efisien.  Tabel  I.  merupakan spesifikasi hardware dan software yang digunakan.
Tabel 1. Spesifikasi Perangkat yang Digunakan Kriteria Spesifikasi Sistem Operasi Windows 10 64-Bit Processor Amd Ryzen 3700x Memory 32GB DDR4 PC 3200 Graphics NVIDIA GTX 1660 TI 6GB DDR5 GPU Enggine NVIDIA Cuda Core 1536 Bahasa Pemrograman  Python IDE Pemrograman IDLE Library Tensorflow, Keras dan OpenCV PC Camera Raspberry Pi

## 3.1.2 Data Yang Digunakan
Data training yang digunakan pada penelitian ini adalah data primer yang diambil dengan menggunakan kamera dalam bentuk format vidio. Data training yang disediakan dalam bentuk video dengan 1 wajah menghadap depan dengan  latar  belakang  gambar  tanpa  foto  manusia.  Adapun  rincian  data training yang  digunakan  dapat dilihat pada Tabel 2.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 291 − 299 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1519
Tabel 2. Data Yang Digunakan
Kelas Jumlah Video  Jumlah Frame/Video Keterangan Durasi Non-spoof 4 293 2 video wanita dan 2 video laki- laki  12 Detik Spoof 4 293 2 video wanita dan 2 video laki- laki  12 Detik
Data testing yang digunakan pada penelitian ini adalah gambar yang ada di handphone dan manusia yang langsung  didetek  secara real  time menggunakan Raspberry  Pi .  Gambar  8  merupakan  gambar  yang  digunakan untuk testing .
Gambar 7. Gambar Testing

## 3.1.3 Proses Training Data
Proses training digunakan  untuk  menghasilkan  model  yang  akan  dipakai  pada  saat  proses testing .  Gambar  8 merupakan arsitektur Faster R-CNN yang digunakan.
Gambar 8. Arsitektur Faster R-CNN
Proses yang dilakukan pada tahap training adalah sebagai berikut: 1. Input Video
Jumlah data video yang digunakan pada proses training terdiri dari 4 video non-spoof dan 4 video spoof.
2. Konversi Video
Pada tahap ini seluruh video dikonversi menjadi gambar menggunakan library OpenCV dan disimpan ke folder sesuai dengan jenis “ Class” -nya masing-masing. Total gambar yang dihasilkan adalah 2344 yang terdiri dari 1172 gambar Non-Spoof dan 1172 gambar Spoof .
3. Training Data
Proses training merupakan proses  yang bertujuan untuk melatih algoritma Faster R-CNN dalam  mengenali dataset dan  membentuk  sebuah  model  berdasarkan  pelatihan  tersebut.  Sebelum  melakukan  proses training , buat sebuah file txt yang berisi nama gambar, ukuran bounding box dan class seperti Gambar 9.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 291 − 299 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1519
Gambar 9. File Teks Data Training
Setelah  file  teks  selesai,  maka  tentukan  parameter  yang  akan  digunakan.  Pada  penelitian  ini  untuk membangun  model Faster R-CNN  digunakan  jumlah  data  latih  sebanyak  2344  gambar.  Arsitektur  CNN  yang digunakan  adalah  Resnet50  yang  merupakan  model  yang  sudah  di- train menggunakan ImageNet  Dataset agar dapat menghasilkan feature extraction yang baik. Jumlah Anchor yang digunakan adalah 9 sesuai dengan default Faster R-CNN. Anchor merupakan bagian penting yang digunakan untuk menetukan bagian penting dari gambar ( region proposal ) yang akan dimasukkan ke RPN. Optimizer yang digunakan Adam dengan nilai Learning  Rate sebesar  0.00001.  Selain  itu Stocastic  Gradient  Distance digunakan  untuk  mengoptimasi convolution layer, RPN weight dan fully connected layer . Epoch length yang digunakan 50.000 dengan  jumlah epoch 71. Berdasarkan tahap training yang telah dilakukan, nilai akurasi tertinggi ada pada epoch ke-68 dengan nilai 99.25%. Pada  saat pembuatan model di tahap training , nilai weight akan di update setiap kali nilai akurasi pada epoch berjalan  lebih  besar  daripada  nilai  akurasi epoch sebelumnya.  Hasil  akurasi training dapat  dilihat  pada gambar grafik di bawah ini .
Gambar 10. Grafik Akurasi Hasil Training

## 3.2 Pembahasan
Setelah  melakukan  proses training maka  pada  bagian  ini  akan  dilakukan  proses testing untuk  menguji  apakah model training dapat mendeteksi non-spoof dan spoof wajah secara real time menggunakan Raspberry Pi .

## 3.2.1 Proses Testing Data
Tahap ini dilakukan proses pengujian ( testing ) terhadap model yang sudah dibangun pada tahap training . Proses testing dilakukan  dengan  menggunakan  Raspberry  Pi sebagai  kamera  yang  terkoneksi dengan  model training yang sudah dibangun. Kamera kemudian diarahkan ke wajah manusia dan gambar wajah yang ada handphone secara real-time dengan pengaturan frame gambar 640x480 piksel dan 1 fps . Berikut tahapan proses testing yang dilakukan:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 291 − 299 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1519
1. Arahkan kamera Raspberry Pi ke wajah dan gambar wajah secara real time, sebagai contoh Gambar 11.
Gambar 11. Data Testing
2. Memanggil model training seperti yang terlihat pada potongan program Gambar 12.
Gambar 12. Pemanggilan Model Training
3.  Proses selanjutnya adalah memasukkan gambar hasil konversi kedalam model untuk dilakukan deteksi wajah dan menentukan jenis kelas ( spoof atau non-spoof ) pada masing-masing gambar beserta dengan nilai akurasi. Gambar 14 merupakan hasil proses testing yang dilakukan.
Gambar 13. Hasil Testing
Berdasarkan  hasil testing yang  dilakukan  maka  model  dapat  mendeteksi  dan  mengklasifikasi  wajah dengan baik. Pada saat testing diperoleh nilai akurasi sebesar 92% untuk deteksi wajah non-spoof dan 96% untuk deteksi wajah spoof secara real time.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, maka dapat diperoleh kesimpulan bahwa model implementasi Faster R-CNN  yang  diusulkan  dapat  mendeteksi  dan  mengklasifikasi non-spoof dan spoof wajah  pada  video dengan akurat secara real-time menggunakan Raspberry Pi sebagai kamera dengan frame rate 1 fps .

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 291 − 299 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1519

## REFERENCES
[1] A.  Liu,  J.  Wan,  S.  Escalera,  H.  J.  Escalante  and  Z.  Tan,  “Multi-modal  Face  Anti-spoofing  Attack  Detection Challenge at CVPR2019,” IEEE, pp. 1601-1610, 2019.
[2] S. Liu, P. C. Yuen, S. Zhang and G. Zhao, “3D Mask Face Anti-Spoofing with Remote Photoplethysmography,” Spinger International Publishing AG, pp. 85-100, 2016.
[3] X.  Song,  X.  Zhao,  L.  Fang  and  T.  Lin,  “Discriminative  Representation  Combinations  for  Accurate  Face  Spoofing Detection,” Elsevier, vol. 85, pp. 220-231, 2019.
[4] Z.  Boulkenafet,  J.  Komulainen. J,  and A.  Hadid,  “Face  Spoofing  Detection Using  Colour  Texture Analysis,”  IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. 11(8), 2016.
[5] C.  Nagpal  and  S.  R.  Dubey,  “A  Performance  Evaluation  of  Convolutional  Neural  Networks  for  Face  Anti Spoofing,” International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2019.
[6] Raspberry  Pi  Web,  “Rasberrypi.org,”  2012.  [Online].  Available:  https://www.raspberrypi.org/help/what-%20is-a- raspberry-pi/. [Accessed 22 Februari 2020].
[7] Z. Zhong, L. Sun and Q. Huo, “An Anchor-Free Region Proposal Network for Faster R-CNN based Text Detection
[8] Approaches,” International Journal on Document Analysis and Recognition (IJDAR) vol. 22, pp. 315–327, 2019. [8] B.  Benjdira,  T. Khursheed, A. Koubaa, A. Ammar,  and K. Ouni,  “Car Detection using Unmanned Aerial Vehicles: Comparison between Faster R-CNN and YOLOv3,” arXiv:1812.10968v1 [cs.RO], 2018.
[9] M. Sunario and W. S. Lestari, “Deteksi Spoofing Wajah Menggunakan Faster R-CNN dengan Arsitektur Resnet50 pada Video, “Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi (JNTETI), vol.9, pp.261-267, 2020.
[10] H. Zettl, “Video Basics. 6 ed,” USA: Wadsworth, 2010.
[11] J. Maatta, A. Hadid, and M. Pietikainen, “Face spoofing detection from single images using texture and local shape analysis, “ IET Digital Libary, 1(1), pp. 3-10, 2012.
[12] A.  Anjos,  J.  Komulainen,  A.  Hadid,  and  M.    Pietikainen,  “Face  Anti-spoofing:  Visual  Approach.  In:  Handbook  of Biometric Anti-Spoofing,” London: Springer, pp. 65-82, 2014.
[13] R. Girshick, “Fast R-CNN. s.l.,” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2015.
[14] S.  M.  Abbas  and  D.  S.  N.  Singh,  “Region-based  Object  Detection  and  Classification  using  Faster  R-CNN,” Ghaziabad, 4th International Conference on Computational Intelligence & Communication Technology (CICT), 2018.
[15] A. E.
Putra, “Mengenal Raspberry Pi. [Online]”, 2012. Available at:
http://agfi.staff.ugm.ac.id/blog/index.php/2012/08/mengenal-raspberry-pi/ [Accessed 22 February 2019].