## INFOMATEK: Jurnal Informatika, Manajemen dan Teknologi
Volume 26 Nomor 1 Juni 2024

## PLATFORM UJIAN ONLINE BERBASIS PENDETEKSI GERAKAN KECURANGAN MENGGUNAKAN KAMERA
Mohammad Prayoga Pangestu, Slamet Wiyono , Dwi Intan Af’idah*
Teknik Informatika, Politeknik Harapan Bersama, Indonesia
Abstrak : Kecurangan sering terjadi di dunia akademik, dengan istilah 'menyontek' yang lazim digunakan untuk menyebutnya.  Perbuatan  menyontek  tidak  memandang  status  pendidikan,  dari  tingkat  SD  hingga  SMA,  dapat dilakukan  baik  secara individu  maupun  berkelompok,  tanpa  memperdulikan  usia.  Pada  ujian  online,  kasus menyontek  lebih  sering  terjadi  karena  pengawasan  manusia  yang  kurang  optimal.  Faktor  lain  yang mempengaruhi tingkat kecurangan dalam ujian online adalah jenis platform ujian online  yang umum digunakan saat  ini  dan  kekurangan  sistem  pendukung  untuk  pengawasan  virtual.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan  platform  ujian  online  berbasis  deteksi  kecurangan  menggunakan  kamera,  yang  akan mempermudah pengawasan dalam ujian online. Sistem yang dibangun juga bersifat web-based sehingga lebih fleksibel dalam akses. Aplikasi ini menggunakan teknologi deep learning dengan metode algoritma Convolutional Neural Network, sedangkan website-nya dibangun dengan framework flask yang telah terintegrasi dengan library tensorflow  dan  keras.  Hasil  penelitian  ini  adalah  aplikasi  platform  ujian  online  berbasis  deteksi  gerakan kecurangan menggunakan kamera, yang dinamakan Fraud Catcher. Selain itu, penelitian ini juga menghasilkan klasifikasi  menggunakan  algoritma  Convolutional  Neural  Network  dengan  tingkat  akurasi  yang  cukup baik, mencapai  98,5%.  Pengujian  implementasi  model  pada  sistem  menunjukkan  tingkat  akurasi  di  atas  80% dengan bantuan cahaya, dan hasil pengujian blackbox juga memperlihatkan fungsionalitas sesuai harapan.
Kata kunci: Convolutional Neural Network, Deep learning , Deteksi Kecurangan, Kecurangan akademik, Platform berbasis Web, Ujian Online

## I. PENDAHULUAN 1
Kecurangan  dalam  lingkungan  akademik, terutama  tindakan  menyontek,  telah  menjadi hal  yang  lumrah.  Tindakan  menyontek  tidak mengenal  batasan  pendidikan  dan  merambah dari  tingkat  sekolah  dasar  hingga  sekolah menengah  atas.  Siswa  dapat  menyontek secara  individu  atau  berkolaborasi   dengan teman tanpa memperhatikan usia (Fauziah, M. 2021).  Bahkan  ringkasan  kecil  atau  isyarat
* ) dwiintanafidah@poltektegal.ac.id
Diterima: 2 Desember 2023 Direvisi: 20 Mei 2024 Disetujui: 21 Mei 2024 DOI: 10.23969/infomatek.v26i1.11208
tubuh  menjadi  cara  menyontek  yang  umum digunakan.  Sayangnya,  kecurangan  semakin marak  terjadi  pada  ujian online karena pengawasan  manusia  yang  kurang  maksimal. Permasalahan  semakin  bertambah  dengan minimnya platform ujian online yang  efektif serta  kurangnya  sistem  pendukung  untuk pengawasan  secara  virtual  (Fawaid  et  al., 2021).
Penelitian sebelumnya  yang dilakukan oleh C. Y. Chuang, S. D. Craig, and J. Femiani, dalam penelitianya yang berjudul “ Detecting probable cheating during online assessments  based on time  delay  and  head  pose ,”  telah  menyoroti
penggunaan  bahasa  tubuh,  seperti ekspresi wajah  dan  gerakan  jari,  sebagai  metode menyontek  yang  umum  dilakukan  (Chuang  et al.,  2017).  Namun,  kebanyakan  penelitian hanya terfokus pada pengklasifikasian gerakan tangan atau hand gesture . Sedangkan,  pendekatan  yang menggunakan Visual  Attention  Focus (VFOA)  hanya  mampu mendeteksi  gerakan  postur  kepala  (Fauziah, 2021) (Kamil & Pramulia, 2020).
Menghadapi  masalah  meningkatnya tindakan kecurangan, khususnya menyontek, pada ujian online ,  penelitian  ini  bertujuan untuk mengembangkan  sistem  otomatis  yang dapat mendeteksi
kecurangan
dengan memanfaatkan  kamera web (Praktik,  2022). Hal ini dilakukan mengingat rendahnya efektivitas pengawasan manusia dalam menghadapi  tantangan  ini.  Dengan  adanya sistem  deteksi  kecurangan  ini,  diharapkan proses  pengawasan  dapat  menjadi  lebih efektif  dibandingkan  pengawasan  manusia. Selain itu, sistem yang akan dibangun bersifat web-based sehingga  dapat  diakses  dengan fleksibilitas lebih tinggi.
Model  yang  akan  digunakan  dalam  sistem  ini adalah Convolutional  Neural  Network (CNN), sebuah  teknik deep  learning yang  mampu mengenali  objek  dalam  gambar  atau video (Endrianti,  F.,  Setiawan,  W.,  &  Wihardi,  Y. 2018) .  Model  ini  akan  dilatih  menggunakan dataset yang  mencerminkan  gerakan-gerakan kecurangan  yang  sering  terjadi  dalam  ujian online .  Penggunaan  CNN  dipilih  karena kemampuannya dalam memproses data dalam  bentuk grid ,  seperti  gambar  dua dimensi  (Cahya  Rahmad,  ST.,  M.Kom.,  Dr. Eng. et al., 2022) (Mutasil et al., 2021).
Penelitian  sebelumnya  yang  mempelajari pergerakan  mata  menggunakan  metode eye tracking yang  dibangun  pada  model  CNN
berdasarkan facial landmark ,  sistem  dapat diterapkan  pada  bidang  keamanan,  medis, transportasi,  dan  desain  antarmuka  tersebut memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  0,98  dan proses pelatihannya berlangsung selama 8,62 detik (Amin Nurdin et al., 2020)
Penelitian  mengenai  pengembangan aplikasi Android untuk mendeteksi tindakan tidak jujur, sistem  ini  menggunakan  empat  jenis  sensor yaitu  sensor  cahaya, giroskop , mikrofon ,  dan GPS.  Data  yang  diambil  dari  pengguna meliputi orientasi perangkat, tingkat kecerahan cahaya, lokasi pengguna, dan kekuatan suara dalam desibel. Dengan menggunakan sensor- sensor  ini,  sistem  dapat  mengidentifikasi upaya  kecurangan.  aplikasi  ini  digunakan untuk meminimalkan kecurangan dalam online ujian,  hasil  tes blackbox 100%  valid,  hasil  tes 100%  kompatibel  untuk Android dengan  versi 7.0  hingga  10.0.  Skor  tes  kegunaan  adalah 70,5.  Penelitian  ini  membuat aplikasi Android untuk
deteksi kecurangan dengan memanfaatkan sensor (Pratama et al., 2021).
Riset mengenai kecurangan ujian daring untuk mengatasi  kecurangan  dalam  ujian online , digunakanlah metode otentikasi menggunakan sidik jari dan melacak durasi waktu pandangan mata  pada  layar,  menghasilkan  sensitivitas 100%,  spesifisitas  95,56%,  presisi  95,74%, akurasi  97,78  %,  dan f-measure adalah 97,83%.  Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan memperolah suatu
sistem
pendeteksi
kecurangan
menggunakan fingerprint (Bawarith et al., 2017) .
Penelitian  sejenis  mengenai system untuk mendeteksi  kecurangan  dalam  ujian  berbasis komputer, sebuah sistem telah dikembangkan yang  menggunakan  program  khusus  untuk memeriksa catatan file system pada komputer selama pelaksanaan ujian, sistem ini digunakan untuk mencegah kecurangan
dengan metode
virtualisasi komputer, menghasilkan  seperangkat  alat  yang  dapat digunakan untuk meningkatkan metode pengawasan  yang  dapat  digunakan  untuk mengamankan  ujian online (Natawiguna  & Liem, 2017) (Sahrun, n.d.) .
Dengan  berlandaskan  pada  permasalahan dan  tujuan  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan untuk  mengembangkan platform ujian online yang
dilengkapi
dengan
pendeteksi
kecurangan  berbasis  kamera,  yang  diberi nama "Fraud
Catcher". Di samping meningkatkan  efektivitas  pengawasan,  sistem ini  juga  diharapkan  mampu  menghadirkan solusi  bagi  masalah  kecurangan  dalam  ujian online .  Oleh  karena  itu,  pendekatan  dengan metode CNN diharapkan mampu memberikan hasil  yang  memuaskan  dan  akurat  dalam mendeteksi gerakan kecurangan.
Dalam merespon kompleksitas masalah kecurangan  pada  ujian  online,  penelitian  ini mengusung
tujuan
utama
untuk
mengembangkan  platform  ujian  online  yang inovatif,  yang  diberi  nama  "Fraud  Catcher",
dengan
memanfaatkan
teknologi
Convolutional  Neural  Network (CNN)  untuk mendeteksi  gerakan  kecurangan  berbasis kamera.  Melalui  pendekatan  ini,  penelitian  ini berupaya  memberikan  kontribusi  signifikan terhadap  perbaikan  efektivitas  pengawasan ujian  online,  yang  terus  dihadapkan  pada tantangan kecurangan  yang semakin canggih. Keterbaruan  penelitian  ini  terletak  pada penerapan  CNN  sebagai  model  deteksi kecurangan berbasis kamera, yang diharapkan dapat mengenali dan menganalisis gerakan-gerakan  kecurangan  dengan  tingkat akurasi yang tinggi. Dengan demikian, penelitian  ini  tidak  hanya  mengeksplorasi solusi  untuk  permasalahan  yang  ada,  tetapi juga  membuka  jalan  menuju  pengembangan
sistem  pengawasan  ujian online yang  lebih canggih dan andal.

## II. METODOLOGI
Beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  meliputi  pengumpulan  data, training  model ,  dan  implementasi  model. Adapun  alur  tahapan  tersebut  diilustrasikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Tahapan

## 2.1. Pengumpulan data
Digunakan sebagai tahap awal dalam penelitian  ini  dimana  data  yang  digunakan yang nantinya digunakan untuk proses training model,  untuk  lebih  jelasnya  akan  ditampilkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Alur Pengumpulan Data

## 1) Dataset
Semakin  banyak  data  yang  digunakan dalam sistem  pengenalan  wajah
berbasis  deep learning , semakin tinggi akurasi sistem tersebut. Namun, dataset yang
dibutuhkan sering sulit diakses oleh masyarakat  umum.  Beberapa dataset  open source ,  seperti  NUAA dataset,  digunakan untuk  deteksi liveness (Mwalongo,  2017). Namun, dataset untuk  deteksi liveness dengan metode deteksi dinamis yang mencakup pergerakan wajah secara rinci tidak tersedia  secara  bebas.  Oleh  karena  itu, penting  untuk  membuat dataset sendiri  yang berfokus pada pergerakan mata dan kepala.
2) Pengumpulan Dataset
Data  dikumpulkan  melalui  interaksi langsung dengan  individu,  di  mana  mereka diminta
untuk  merekam video yang menampilkan berbagai  pergerakan  yang  diperlukan,  seperti pergerakan  mata  dan  kepala.  Penjelasan tentang  pergerakan  ini  diberikan  secara langsung  kepada  individu  yang  bersedia, dengan  memberikan  contoh gerakan  dan video sebagai  panduan.  Sebanyak  9  individu berbeda berhasil mengumpulkan video , dengan  kondisi  pencahayaan  yang  beragam. Durasi  setiap video bervariasi, mencakup beberapa detik.

## 3) Pemrosesan Dataset
Video yang  diperoleh  dapat  diubah  menjadi serangkaian  gambar  atau  urutan  gambar. Urutan gambar ini terdiri dari sejumlah gambar yang  sangat  banyak,  di  mana  ketika  gambar- gambar tersebut digabungkan secara berurutan,  membentuk  sebuah video .  Jumlah gambar  yang  dihasilkan  tergantung pada durasi video dan  nilai frame per second (fps) dari video tersebut.  Setelah  itu,  serangkaian gambar  tersebut  disortir,  Setelah  disortir, gambar-gambar  tersebut  akan  mengalami proses  penjajaran  atau  penataan  agar  wajah- wajah pada  gambar tersebut sejajar dan  tidak miring. Wajah-wajah  yang  sudah  diselaraskan akan  dipotong  sesuai  dengan  area  yang diinginkan  ( region  of  interest )  dan kemudian diklasifikasikan sesuai dengan kebutuhan yang ada.
4) Dataset yang dihasilkan Dataset yang  dihasilkan  berupa  gambar perkelas  Gerakan  yang  telah  ditentukan, masing-masing  gambar  memiliki  dimensi 1080×1920  px  dengan  tipe  gambar  berformat .jpg.  Kemudian dataset juga  diolah  kembali agar  terpotong  sesuai  dengan  kebutuhan sehingga  dimensi dataset menjadi  600×600. Total dataset yang  dihasilkan  adalah  4.000 gambar  yang  masing-masing  terdiri  dari  4 kelas  (lirik  kanan,  lirik  kiri,  tengok  kanan.
Tengok  kiri)  dan  perkelas  memiliki  1.000 gambar.
2.2. Training Model
Proses training model  dilakukan  ketika telah melwati  proses  pengumpulan  data dimana didalam proses training
model ini
akan dilakukan pelatihan terhdap model dengan  arsitektur  algorima  CNN  yang  akan digunakan.  Gambar  3  merupakan  alur  dari proses training model.
Gambar 3. Alur Training Model
1) Preprocessing
Preprocessing dilakukan untuk membersihkan, merubah,  dan  mengatur  data mentah  agar data tersebut siap untuk diproses dan
dianalisis, pada tahap
ini
ada beberapa perubahan  data  seperti  melakukan perubahan  skala  gambar  dari  yang  awalnya rgb menjadi grayscale serta melakukan perubahan  pada ukuran  gambar  menjadi 100×100.

## 2) Arsitektur CNN
Arsitektur CNN yang digunakan dalam penelitian  ini  meliputi  beberapa  arsitektur dalam  implementasinya,  seperti  Conv2D  (300 filters , 3×3), Activation (ReLU), MaxPooling 2D
(3×3),  Conv2D  (200 filters ,  3×3), Activation (ReLU), MaxPooling 2D  (3×3), Flatten.
Dropout (0,5), Dense (150 neurons, ReLU), Dense ( 4 neurons, Softmax) (Fasounaki et al.,
2021) .
3) Training Didalam proses training yang
dilakukan menggunakan  20 epoch dengan masing masing pembagian data, 60% sebagai data training ,  20%  data testing dan  20%  data validasi.

## 4) Evaluasi Model
Dari  beberapa  percobaan  saat  melakukan proses traning dengan masing-masing dibedakan dengan besar learning rate memiliki tinggkat  akurasi  sebesar  85 –98% dengan evaluasi menggunakan evaluasi confusion matrix.

## 2.3. Implementasi Model
Pengujian implementasi model yang dilakukan kepada model ketika diterapkan pada system , pada  pengujian  implementasi  model  ini  bisa dilakukan  dengan  beberapa  cara  dan  dengan beberapa  metode,  pada  pengujian  implemtasi model  yang  tertanam  pada system ini  akan dilakukan sebanyak 20 kali dengan pencahanyaan  normal  tanpa  bantuan tools lain,  dan  pengujian  yang  dilakukan  dengan bantuan tools sehingga  akan  menghasilkan perbandingan.
Metode bantuan cahaya memiliki akurasi yang paling  tinggi, dengan persentase keberhasilan yang  relatif  tinggi  di  setiap  kondisi  pengujian. Metode  tanpa  cahaya  memiliki  akurasi  yang lebih  rendah  dibandingkan  metode  bantuan cahaya,  namun masih cukup  baik. Sementara itu,  metode  cahaya  gelap  menunjukkan akurasi yang paling rendah dengan persentase  keberhasilan  yang  jauh  lebih rendah dibandingkan metode lainnya.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menghasilkan  beberapa  temuan utama.  Pertama,  berhasil  membuat  sebuah dataset yang  terdiri  dari  4000  data  gambar, dengan  masing-masing  data  dibagi  menjadi  4 kelas  dan  setiap  kelas  memiliki  1000  data. Selanjutnya, juga berhasil membangun sebuah  model  menggunakan metode  deep learning dengan algoritma Convolutional Neural  Network (CNN),  yang  mencapai akurasi  sebesar  98%.  Model  ini  akan
diimplementasikan dalam sistem yang dibangun.
Table 1 . Hasil evaluasi model menggunakan confusion matrix model Predicted Hasil Lirik Kanan 116  0 2 0 True Lirik Kiri 1 97 0 2 True Tengok Kanan 0 2 99 2 True Tengok Kiri 1 2 0 84 True Jumlah  total  sampel  (Total Positives dan Total Negatives ) adalah:
Total Positives = 116 + 97 + 99 + 84 = 396. Total Negatives = 0  + 1  +  2 + 0  + 2 +  2 + 0 + 1 = 8.
Jumlah nilai akurasi adalah:
Akurasi  =  (TP  /  Total  Sampel)  =  (116  +  97 + 99 + 84) / (396 + 8) = 396 / 404 ≈ 0.9802
Jadi,  nilai  akurasi  dari  confusion  matrix  di atas adalah sekitar 98.02%.
Penelitian  ini  juga  berhasil  mengembangkan sebuah  sistem platform ujian online berbasis website . Saat sistem ini diintegrasikan dengan model  yang  telah  dibangun  sebelumnya, sistem  tersebut  berfungsi  sebagai  pendeteksi gerakan  kecurangan  menggunakan  kamera dalam ujian online .
Gambar 4. Fitur unggulan automatic monitoring , menghasilkan folder log saat ujian berlangsung.
Gambar 5. Hasil kecurangan yang ter- capture secara otomatis oleh sistem.
Gambar 6. Fitur unggulan live monitoring , yang dapat digunakan sebagai pemantauan ujian secara langsung pada system.
Gambar  7. Fitur  deteksi  kecurangan  yang dapat  menampilkan  peringatan  ketika  terjadi gerakan yang mengindikasikan kecurangan.
Hasil pengujian implementasi model diilustraikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil pengujian implementasi model Pengujian  Implementasi  Model  Tanpa Cahaya
T an pa Cah ay a
Tipe yang diuji Berhasil Gagal Tengok Kanan 16 4 Tengok Kiri 14 6 Lirik Kanan 15 5 Lirik Kiri 15 5
Pengujian  Implementasi  Model  Dengan Bantuan Cahaya B an tu C ah ay a
Tipe yang diuji Berhasil Gagal Tengok Kanan 18 2 Tengok Kiri 19 1 Lirik Kanan 17 3 Lirik Kiri 18 2 Pengujian  Implementasi  Model  dengan Cahaya Gelap
Caha y a G el ap
Tipe yang diuji Berhasil Gagal Tengok Kanan 7 13 Tengok Kiri 8 12 Lirik Kanan 7 13 Lirik Kiri 6 14
Pengujian  implemetasi  model  diatas  dapat disimpulkan,  berikut  ini  adalah  rumus  untuk perhitungan pengujian implementasi model.
Presentase =  (Jumlah  keberhasilan  / Jumlah total)×100 Tanpa Cahaya: Tengok Kanan: Memiliki tingkat presentase 80% Tengok Kiri: Memiliki tingkat presentase 70%
Lirik Kanan:
Memiliki tingkat presentase 75%
Lirik Kiri:
Memiliki tingkat presentase 75%

## Bantuan Cahaya:
Tengok Kanan: Memiliki tingkat presentase 90%
Tengok Kiri:
Memiliki tingkat presentase 95%
Lirik Kanan:
Memiliki tingkat presentase 85% Lirik Kiri:
Memiliki tingkat presentase 90%
Cahaya Gelap: Tengok Kanan:
Memiliki tingkat presentase 35% Tengok Kiri:
Memiliki tingkat presentase 40%
Lirik Kanan:
Memiliki tingkat presentase 35% Lirik Kiri:
Memiliki tingkat presentase 30%
Hasil  pengujian  menunjukkan  akurasi  yang sangat  baik,  terutama  pada  kondisi  dengan bantuan  cahaya.  Metode  pengujian  dengan bantuan  cahaya  memiliki  tingkat  akurasi tertinggi,  dengan  persentase  keberhasilan yang  relatif  tinggi  di  setiap  kondisi  pengujian. Meskipun  metode  tanpa  cahaya  memiliki akurasi  yang  lebih  rendah  dibandingkan dengan  metode  bantuan  cahaya,  namun hasilnya masih cukup baik. Di sisi lain, metode cahaya  gelap  menunjukkan  akurasi  paling rendah, dengan persentase keberhasilan yang jauh  lebih  rendah  dibandingkan  dengan metode lainnya.

## IV. KESIMPULAN
Telah berhasil dibuat sebuah aplikasi platform ujian online berbasis  pendeteksi  gerakan kecurangan  menggunakan  kamera  dengan alamat
URL
https://ini-fraud.online.
Pengembangan aplikasi ini melibatkan pengujian  akurasi  confusion  matrix  pada model yang telah dibangun. Hasilnya menunjukkan bahwa model berhasil mengklasifikasikan  dengan  tingkat  akurasi yang tinggi, sehingga dapat diandalkan dalam mendeteksi gerakan kecurangan dengan baik. Aplikasi juga diuji pada tingkat akurasi dengan
implementasi model, dan
hasilnya
menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  baik, terutama  dengan  bantuan  cahaya,  yang mencapai  rata-rata  di  atas  80%.  Aplikasi  ini memiliki keunggulan dalam mendeteksi gerakan
indikasi kecurangan dengan
menggunakan kamera, namun ditemukan juga keterbatasan  dimana  aplikasi  tidak  berjalan dengan  baik  jika  objek  pengguna  berada terlalu jauh dari kamera (lebih dari 60 cm).
Sebagai  langkah  pengembangan  selanjutnya, berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, aplikasi  dapat  ditingkatkan  dengan  beberapa saran  seperti,  melakukan  eksperimen  dengan arsitektur  lain,  seperti  VGG-16,  Mobilenet, atau arsitektur lainnya saat melakukan training model.
Melalui langkah- langkah pengembangan  ini,  diharapkan  aplikasi  dapat terus ditingkatkan untuk meningkatkan performanya  dan  memberikan  kontribusi  bagi perkembangan  ilmu  pengetahuan  lebih  lanjut dalam  mendeteksi  kecurangan  dalam  ujian online .

## DAFTAR PUSTAKA
Amin  Nurdin,  M.,  Cahya  Wihandika,  R.,  &
Utaminingrum, F. (2020). Deteksi
Pergerakan  Arah  Mata  menggunakan
Convolution Neural Network berdasarkan
Facial  Landmark. Jurnal  Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 4 (10), 3338 –3345.
Bawarith, R., Abdullah, D., Anas, D., & Dr., P.
(2017).  E-exam  Cheating  Detection
System. International Journal of Advanced Computer Science and Applications , 8 (4), 176 –181. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2017.080 425 Cahya  Rahmad,  ST.,  M.Kom.,  Dr.  Eng.,  Arie Rachmad  Syulistyo,  S.Kom.,  M.Kom,  & Alan Rizky Wardana. (2022). Pengembangan  Aplikasi  Deep  Learning Pengenalan  Wajah  Pada  Media  Online Untuk Mengetahui Kehadiran
Mahasiswa. Jurnal Informatika Polinema ,
8 (3),
8 –14.
https://doi.org/10.33795/jip.v8i3.817
Chuang,  C.  Y.,  Craig,  S.  D.,  &  Femiani,  J.
(2017).  Detecting  probable  cheating during  online  assessments  based  on time  delay  and  head  pose. Higher Education  Research  and  Development , 36 (6), 1123 –1137. https://doi.org/10.1080/07294360.2017.1
303456
Fasounaki, M., Yüce, E. B., Öncül, S., & Ince, G. (2021). CNN-based Text-independent Automatic  Speaker  Identification  Using Short  Utterances. Proceedings  -  6th International  Conference  on  Computer Science  and  Engineering,  UBMK  2021 ,
October , 413 –418. https://doi.org/10.1109/UBMK52708.202 1.9559031
Fauziah,  M.  (2021).  Machine  Learning  Mirna Fauziah NIM : 23218302 ( Program Studi Magister Teknik Elektro ) Institut Teknologi Bandung Februari 2021 Abstrak  Perancangan  Dan  Implementasi Sistem
Deteksi

## NIM :  23218302  (
Program Studi Magister Teknik Elektro ).
Perancangan  Dan  Implementasi  Sistem Deteksi  Pergerakan  Kepala,  Mata  Dan Alis Berbasis Machine Learning , 23218302 , 75. http://budi.rahardjo.id/files/students/Mirna
-Thesis.pdf
Fawaid,  J.,  Wicaksono,  S.  A.,  &  Herlambang, A. D. (2021). Pengembangan E-Learning dengan Modul Pendeteksi Potensi Kecurangan  pada  Ujian  Daring  (Studi pada SMPN 3 Situbondo). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu  Komputer , 5 (8), 3308 –3315. http://j- ptiik.ub.ac.id
Kamil, H., & Pramulia, F. (2020). Pembangunan Sistem Informasi Manajemen Ujian pada
Jurusan  Sistem  Informasi  Universitas Andalas. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan
Sistem Informasi , 5 (3), 158 –167. https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i3.201 9.158-167 Mutasil,  A.,  Irsan,  M.,  &  Sujana,  D.  (2021). Pengenalan Wajah Menggunakan Opencv  Untuk  Validasi  Peserta  Ujian Penerimaan  Mahasiswa  Baru. Jurnal SISKOM-KB  (Sistem  Komputer  Dan Kecerdasan Buatan) , 5 (1), 21 –28. https://doi.org/10.47970/siskom- kb.v5i1.221 Mwalongo, L. (2017). Language and Cheating in Higher Learning Education Examinations - A case Study of the Open University  of  Tanzania. Journal  of
Foreign  Language  Teaching , 2 (2),  20 –
33. https://doi.org/10.5281/zenodo.556117
Natawiguna,  A.,  &  Liem,  M.  M.  I.  (2017). Virtualization methods for securing online exam. Proceedings  of  2016  International Conference  on  Data  and  Software Engineering, ICoDSE 2016 . https://doi.org/10.1109/ICODSE.2016.79 36145
Praktik, K. (2022). Kerja praktik – if184801 .
Pratama,  A.  J.,  Kharisma,  A.  P.,  &  Arwani,  I.
(2021). Pengembangan Aplikasi Pendeteksian  Kecurangan  dalam  Ujian Daring  menggunakan  Konsep  Context
Aware  pada  Platform  Android. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 5 (5), 1755 –1764.
Sahrun,  N.  (n.d.). 16-Article  Text-71-2-10-
20210215 . 6 –24.