## Deteksi Spoofing Wajah Menggunakan Faster R-CNN dengan Arsitektur Resnet50 pada Video

## (Face Spoofing Detection Using Faster R-CNN with Resnet50 Architecture
on Video)
Sunario Megawan 1 , *Wulan Sri Lestari 1
Abstract—Face detection is a main and important process in the field of face recognition that has been widely studied. The purpose of  face  detection  is  to  determine  the  presence  and  mark  the position  of  faces,  in  both  images  and  videos,  called  bounding boxes. One important problem in face detection is to differentiate between  face  spoof  and  non-spoof  which  is  referred  to  as  face spoofing  detection.  Face  spoofing  detection  is  an  important  task used to ensure the security of face-based authentication and facial analysis systems. Therefore, we need a model that can detect face spoofing. In this paper, the process to build a model that can be used to detect face spoofing on video is carried out using Faster R- CNN  with  Resnet50  architecture.  Faster  R-CNN  is  one  of  the superior algorithms in solving various object detection problems. The  dataset  used  in  this  paper  is  a  Replay-Attack  Database, provided by Idiap Dataset Distribution Portal.The training phase used 360 videos, consisting of 300 spoof videos and 60 non-spoof videos. The average accuracy of the training stage is 97,07% with a total of 21 epochs. The test results show that the resulting model successfully  determined  bounding  boxes  and  detected  face  spoof and non-spoof on the video effectively.
Intisari—Deteksi  wajah  merupakan  proses  mendasar  dan penting  dalam  bidang  pengenalan  wajah  yang  sudah  diteliti secara  luas.  Tujuan  deteksi  wajah  adalah  menentukan keberadaan  dan  menandai  posisi  wajah,  baik  pada  gambar maupun  video,  yang  disebut  dengan  bounding  box.  Salah  satu masalah penting dalam deteksi wajah adalah membedakan wajah spoof dan non-spoof yang disebut sebagai deteksi spoofing wajah. Deteksi  spoofing  wajah  merupakan  pekerjaan  penting  yang digunakan untuk menjamin keamanan otentikasi berbasis wajah dan  sistem  analisis  wajah.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  sebuah model yang dapat mendeteksi spoofing wajah. Pada makalah ini dilakukan  proses  membangun  model  yang  dapat  digunakan untuk  mendeteksi  wajah  spoof  dan  non-spoof  pada  video menggunakan  algoritme  Faster  R-CNN  dengan  arsitektur Resnet50.  Faster  R-CNN  merupakan  salah  satu  algoritme  yang unggul  dalam  menyelesaikan  berbagai  persoalan  deteksi  objek. Dataset  yang  digunakan  adalah  Replay-Attack  Database  yang disediakan  oleh  Idiap  Dataset  Distribution  Portal.  Pada  tahap training digunakan 360 video spoof dan non-spoof. Rata-rata nilai akurasi  yang  dihasilkan  pada  tahap  training  adalah  97,07%, dengan jumlah epoch sebanyak 21. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model yang dihasilkan berhasil menentukan bounding box
dengan  akurat  dan  mendeteksi  spoof  dan  non-spoof  wajah  pada video dengan efektif.
Kata  Kunci—Deteksi  Wajah,  Spoofing,  Video,  Faster  R-CNN, Resnet50.

## I. P ENDAHULUAN
Deteksi  wajah  merupakan  tahap  penting  dalam  banyak aplikasi,  seperti face  recognition,  facial  expression ,  dan emotion  recognition [1].  Tujuan  deteksi  wajah  adalah menentukan  keberadaan  wajah  dalam  video  dan  jika ditemukan,  maka  posisi  wajah  ditandai.  Ada  banyak  faktor yang memengaruhi deteksi wajah, yaitu kualitas video, posisi wajah  manusia,  pose  ekstrem  berbagai  skala  wajah,  dan occlusions [2]. Sebagai proses penting dalam face recognition , algoritme  untuk  deteksi  wajah  yang  baik  diharapkan  mampu mengidentifikasi wajah dalam kondisi dan kualitas video yang berubah-ubah.
Banyak  algoritme  yang  telah  diusulkan  untuk  melakukan proses deteksi wajah pada video.  Referensi [3]  menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) untuk melakukan proses deteksi  wajah.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  bahwa algoritme  yang  digunakan  mampu  untuk  mendeteksi  wajah. Namun,  penelitian  tersebut  hanya  difokuskan  pada  data  citra saja. Penelitian lainnya mengusulkan algoritme Adaboost untuk melakukan  deteksi  wajah  pada Youtube  Faces  dataset [4]. Penelitian  tersebut  menggunakan  video  wajah full  face dan tampak  depan,  sehingga  mudah  untuk  dideteksi.  Selain  itu, penelitian  tersebut  juga  hanya  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  satu  wajah  saja.  Penelitian  lainnya  menggunakan Local  Binary  Pattern untuk  melakukan  deteksi  wajah  pada video realtime yang  ditangkap  oleh  kamera  [5].  Namun, penelitian  tersebut  juga  hanya  dapat  digunakan  untuk mendeteksi satu wajah saja.
Penelitian lainnya melakukan deteksi wajah dan pejalan kaki pada video menggunakan Region based Convolutional Neural Network (R-CNN) [6]. R-CNN merupakan pengembangan dari CNN yang digunakan untuk menyelesaikan berbagai persoalan deteksi objek. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritme yang  diusulkan  mampu  mendeteksi  banyak  wajah  dan  para pejalan  kaki  [6].  Namun,  penelitian  tersebut  memiliki kelemahan,  yaitu  belum  dapat  membedakan  wajah  asli  ( non- spoof )  dan  gambar  atau  video  wajah  ( spoof) , yang  disebut dengan spoofing wajah. Spoofing wajah  merupakan  proses pemalsuan wajah seseorang untuk mendapatkan akses ilegal ke sistem  biometrik  yang  dapat  dilakukan  dengan  menampilkan video  atau  gambar  wajah  seseorang  di  layar  monitor.  Untuk
1 Program  Studi  Teknik  Informatika,  STMIK  Mikroskil,  Jl. Thamrin  No.  140  Medan  20212  INDONESIA  (tlp:  061-4573767; fax:
061-4567789;
e-mail: sunario@mikroskil.ac.id,
wulan.lestari@mikroskil.ac.id)
mengatasi kelemahan  tersebut,  pada  makalah  ini diusulkan algoritme Faster Region based Convolutional Neural Network ( Faster R-CNN ). Faster R-CNN merupakan algoritme deteksi objek berbasis wilayah terbaru yang menunjukkan hasil luar biasa pada berbagai deteksi objek [7].  Ada banyak penelitian yang sudah menggunakan Faster R-CNN pada bidang deteksi objek, seperti deteksi objek pada gambar [7] dan deteksi mobil pada video [8]. Kinerja Faster R-CNN sangat bergantung pada kualitas data training yang besar.  Tujuan utama makalah  ini adalah menguji kinerja Faster R-CNN dalam mendeteksi wajah pada video yang  dapat membedakan antara wajah spoof dan non-spoof pada dataset Replay-Attack Database yang disediakan oleh Idiap Dataset Distribution Portal.

## II. D ETEKSI W AJAH
Deteksi wajah merupakan masalah mendasar dan penting dalam computer vision dan pengenalan pola yang telah diteliti secara luas. Deteksi wajah merupakan tahap penting dalam banyak aplikasi, seperti face recognition , facial expression , dan emotion recognition [1]. Tujuan deteksi wajah adalah menentukan keberadaan posisi  wajah dalam video dan jika wajah ditemukan maka posisi wajah ditandai dengan bounding box . Ada banyak faktor yang memengaruhi deteksi wajah, yaitu kualitas video, posisi wajah manusia, pose ekstrem berbagai skala wajah dan occlusions [2].  Beberapa tantangan yang dihadapi pada proses deteksi wajah adalah sebagai berikut [9].
• Posisi wajah pada citra atau video dapat bervariasi seperti miring, tegak, hadap depan, hadap belakang, tunduk, dan lain-lain.
• Komponen-komponen pada wajah seperti kacamata, jenggot, dan kumis.
• Ekpresi wajah.
• Posisi wajah yang terhalang objek lain.
• Kondisi pengambilan citra atau video yang dipengaruhi oleh intensitas cahaya ruangan, lensa kamera, dan lain-lain.
III. F ASTER R-CNN
Region based  Convolutional Neural Networks ( R-CNN) merupakan  algoritme  deteksi  objek yang masuk dalam ranah computer vision berbasis jaringan konvolusi. R-CNN sendiri awalnya pada tahun 2015 dibuat sebagai algoritme pendeteksian objek  yang mengombinasikan  algoritme Region Proposal Network (RPN) dan CNN [10]. Seiring berjalannya waktu,  R-CNN terus dikembangkan untuk meningkatkan kinerja,  baik kecepatan maupun akurasi,  dalam pendeteksian objek. Akan tetapi,  R-CNN maupun Fast R-CNN masih mempunyai kekurangan, salah satunya adalah adanya bottleneck ,  yaitu  kompleksitas perhitungan region proposal pada RPN yang tidak dapat menyamai kecepatan komputasi pada CNN. Untuk mengatasi masalah bottleneck, dilakukan penelitian dengan optimisasi pada penggunaan fitur konvolusional untuk mempercepat proses RPN, sehingga dapat mengurangi terjadinya bottleneck menggunakan Faster R- CNN ,  yang merupakan kombinasi dari Fast R-CNN dan RPN [7].
Faster R-CNN merupakan algoritme deteksi objek berbasis wilayah terbaru yang menunjukkan hasil luar biasa pada
berbagai deteksi objek [7]. Faster R-CNN adalah  algoritme yang menggunakan Fast R-CNN dan RPN sebagai arsitektur utamanya.  Algoritme ini merupakan pengembangan dari Fast R-CNN dengan mengubah bagian selective search pada Fast R- CNN menjadi RPN [7]. RPN adalah sebuah neural network yang menggantikan peran selective search untuk mengajukan region (bagian-bagian dari sebuah gambar yang perlu “dilihat” lebih jauh). RPN menghasilkan beberapa bounding box , dengan setiap box memiliki  dua  skor probabilitas,  yaitu  pada lokasi tersebut terdapat objek atau tidak. Region-region yang dihasilkan tersebut  akan menjadi input untuk arsitektur yang mirip seperti Fast R-CNN . Penggunaan RPN untuk menggantikan selective search dapat mengurangi kebutuhan komputasi yang cukup signifikan dan membuat keseluruhan model dapat dilatih secara end-to-end . Saat ini, Faster R-CNN sudah  menjadi pilihan model yang umum digunakan untuk deteksi objek dengan solusi berbasis deep learning [7],  [8], [11].  Gbr.  1  merupakan arsitektur dari Faster  R-CNN [12]. Faster R-CNN dibagi menjadi dua bagian penting sebagai berikut [12].
1)  Region Proposal Network ( RPN ):  RPN  merupakan proses yang  berguna untuk mencari kemungkinan lokasi objek pada gambar yang dimasukkan secara cepat. Lokasi objek yang ada pada gambar memiliki kemungkinan batasan  objek dari wilayah yang diketahui yang disebut sebagai Region of Interest (RoI). RoI diperkenalkan oleh Ross Girschik tahun 2015 [10] 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 x 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 .  Pada  RPN, awalnya citra input diproses dalam jaringan saraf konvolusi untuk menghasilkan feature map . Feature map terdiri  atas
Gbr. 1 Arsitektur Faster R-CNN .
enam  bagian,  yaitu penentuan object dan non-object dengan nilai 0–1, koordinat nilai x dan y , serta nilai weight dan height dari bounding box. Sliding window ditempatkan pada setiap feature map dengan ukuran N x N , sesuai dengan setiap anchor sliding window yang dibentuk. Setiap anchor memiliki titik pusat yang sama, tetapi  memiliki aspect rations dan scaling factor yang berbeda.
2)  Classifier: Classifier merupakan proses yang digunakan untuk mengklasifikasikan  RoI yang sudah diidentifikasi pada RPN ke  dalam kelas atau target yang sesuai. Teknik yang digunakan pada tahap ini adalah CNN.

## IV. METODOLOGI
Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam makalah ini adalah sebagai berikut.

## A. Pengumpulan Data
Data yang digunakan adalah data sekunder ( dataset ), yaitu Replay-Attack Database yang dapat diakses pada link https://www.idiap.ch/dataset/replayattack . Replay-Attack Da- tabase merupakan dataset yang digunakan pada berbagai penelitian di  bidang deteksi spoofing wajah. Replay-Attack Database berisi 1.300 video klip dari foto dan video yang direkam dengan berbagai lighting yang berbeda dari 50 klien [13]. Dataset dibagi menjadi empat  bagian,  yaitu  sebagai berikut.
1. Training data (“ train ”)  digunakan untuk training model klasifikasi non-spoof yang terdiri atas 60 real-accesses dan 300 attacks di bawah kondisi lighting yang berbeda.
2. Development data (“ devel ”) digunakan sebagai threshold estimation (EER  – Equal Error Rate point ),  yang terdiri atas  60 real-accesses dan 300 attacks di  bawah kondisi lighting yang berbeda.
3. Test data (“ test ”)  digunakan untuk menghasilkan error /akurasi dari model yang diusulkan, yang terdiri atas 80 real-accesses dan 400 attacks di bawah kondisi lighting yang berbeda.
4. Enrollment data (“ enroll ”)  digunakan untuk melakukan verifikasi sensitivitas spoofing pada  algoritme  deteksi wajah, yang terdiri atas 100 real-accesses di bawah kondisi lighting yang berbeda.
Pada  makalah  ini,  data yang digunakan untuk membangun model deteksi spoofing wajah pada video hanya mengunakan
training data dan testing data. Tabel I merupakan rincian data yang digunakan.

## B. Implementasi Faster R-CNN
Pada tahap ini dilakukan proses analisis dan desain terhadap algoritme Faster R-CNN untuk diimplementasikan pada sistem deteksi wajah manusia pada video, yang dapat digunakan untuk membedakan  wajah spoof dan non - spoof berdasarkan dataset yang digunakan.  Alat bantu yang digunakan adalah bahasa pemrograman  Python, Tensorflow, Keras,  dan OpenCV. Penelitian terdiri atas dua proses penting, yaitu tahap training dan tahap testing .
1)  Tahap Training: Tahap training digunakan untuk membangun model berdasarkan algoritme Faster R-CNN dan dataset  Replay-Attack. Gbr.  2  merupakan langkah-langkah yang dilakukan pada tahap training. Berikut adalah penjelasan masing-masing tahap pada Gbr. 2.
• Masukan berupa data video.
• Seluruh data video dikonversi menjadi data gambar menggunakan OpenCV. Kemudian, masing-masing gambar diberi label sesuai dengan jenis kelasnya masing- masing ( spoof dan non-spoof ) beserta ukuran dari bounding box yang akan digunakan untuk proses deteksi dan disimpan ke  dalam file teks untuk mempermudah proses pemanggilan data.
T ABEL I R INCIAN D ATA YANG D IGUNAKAN Jenis Kelas Jumlah Video Jumlah Frame/Video Training Spoof Fixed 150 240 Hand 150 230 Non- Spoof Real 60 375 Testing Spoof Fixed 200 240 Hand 200 230 Non- Spoof Real 80 375
Gbr. 2 Flowchart tahap training. Mulai Data Video Konversi Menjadi Gambar
Data Gambar Convolution Network Feature Map Regional Proposal Network Region Proposal Region of Interest Pooling Classifier CNN Model Deteksi Selesai A A
• Seluruh data diproses ke dalam layer convolution network dengan  nilai weight yang  diinisialisasi menggunakan Resnet50  dan menghasilkan feature map berdasarkan jumlah anchor.
• Selanjutnya, feature map diproses ke regional proposal network untuk mendapatkan region proposal.
• Region proposal selanjutkan akan diproses ke dalam RoI dan classifier CNN untuk menentukan jenis kelas (label ) serta akurasi dalam pembuatan model berdasarkan jumlah epoch yang digunakan.
2)  Tahap Testing : Tahap testing digunakan untuk menguji model yang dihasilkan pada tahap training . Gbr. 3 merupakan flowchart tahap testing , dengan penjelasan masing-masing tahap adalah sebagai berikut.
• Masukan berupa data video.
• Seluruh data video dikonversi menjadi data gambar menggunakan OpenCV.
• Seluruh data gambar dimasukkan ke dalam model yang sudah dibangun pada tahap training .
• Kemudian video akan dideteksi, termasuk wajah spoof atau non-spoof , beserta dengan nilai akurasi yang dihasilkan.

## C. Confusion Matrix
Confusion matrix digunakan untuk mengukur kinerja algoritme yang diimplementasikan. Kinerja yang diukur dilihat
dari sisi tingkat akurasi. Tabel II merupakan confusion matrix yang sering digunakan.
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴 = 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝑇𝑇𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇 𝑥𝑥 100% (1)
dengan TP adalah True Positive , yaitu jumlah data positif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem; TN adalah True Negative , yaitu jumlah data negatif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem; FN adalah False Negative , yaitu jumlah data negatif tetapi terklasifikasi salah oleh sistem; dan FP adalah False  Positive , yaitu jumlah data positif tetapi terklasifikasi salah oleh sistem.

## V. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Untuk mengimplementasi teknik Faster R-CNN dengan data video, dibutuhkan spesifikasi perangkat yang mendukung agar proses training dan testing dapat berjalan dengan baik dan lebih efisien. Tabel  III  menyajikan  spesifikasi hardware dan software yang digunakan.
Pada  makalah  ini,  untuk membangun model deteksi menggunakan Faster R-CNN , digunakan 360 video (300 spoof dan 60 non-spoof )  data training .  Kemudian, video  tersebut dikonversi menjadi gambar dengan total 92.998,  yang terdiri atas  22.461 gambar non-spoof dan 69.996 gambar spoof . Sebelum proses training dilakukan, disediakan sebuah file teks yang berisi informasi terkait nama gambar, ukuran bounding box ,  dan class ( label ) .  Data training tersebut dibagi menjadi dua,  yaitu  data train sebanyak 76.990 gambar dan data validation sebanyak 15.467 gambar. Arsitektur CNN yang digunakan adalah Resnet50 yang merupakan model yang sudah dilatih menggunakan ImageNet Dataset agar dapat menghasilkan feature extraction yang baik. Jumlah anchor yang digunakan adalah sembilan, sesuai dengan default anchor Faster R-CNN . Anchor merupakan bagian penting yang digunakan untuk menentukan bagian penting dari gambar
Gbr. 3 Flowchart tahap testing . Mulai Data Video Konversi Menjadi Gambar Data Gambar Model Deteksi Spoof atau Non-Spoof Selesai T ABEL II C ONFUSION M ATRIX Correct Result/Classification E1 E2 Obtained Result/Classification E1 TP ( True Positive) FP ( False Positive ) E2 FN ( False Negative ) TN ( True Negative )
T ABEL III
S PESIFIKASI H ARDWARE DAN S OFTWARE Kriteria Spesifikasi Sistem Operasi Windows 10 64-Bit Prosesor Amd Ryzen 3700x Memori 32Gb DDR4 PC 3200 Graphics Card GTX 1660 TI 6GB DDR6 GPU Engine NVIDIA Cuda Core 1536 Bahasa Pemrograman Python IDE Pemrograman IDLE Library Tensorflow , Keras, dan OpenCV
( region proposal ) yang akan dimasukkan ke RPN. Optimizer yang digunakan adalah Adam ,  dengan nilai learning rate sebesar 0,00001. Selain itu, Stochastic Gradient Distance digunakan untuk mengoptimasi convolution layer , RPN weight , dan fully connected layer . Epoch length yang digunakan adalah 50.000, dengan  jumlah epoch sebesar 21.
Tabel  IV  menunjukkan  hasil yang diperoleh pada tahap training .  Berdasarkan  tabel tersebut,  nilai akurasi tertinggi diperoleh  pada epoch ke-21 dengan nilai 97,63% , nilai loss (tingkat kesalahan) yang semakin rendah, dan waktu eksekusi 7 jam 21 menit 22 detik. Pada saat pembuatan model di tahap training , nilai weight akan diperbarui setiap kali nilai akurasi pada epoch berjalan lebih besar daripada nilai akurasi  pada epoch sebelumnya.  Sementara itu, Gbr. 4 merupakan hasil deteksi wajah yang dilakukan pada tahap testing . Lalu, untuk menguji model training yang dihasilkan,  dilakukan beberapa skenario pengujian sebagai berikut.
1)  Pengaruh  Lighthing Video Terhadap Akurasi Deteksi yang Dihasilkan: Untuk mengetahui pengaruh lighting
terhadap akurasi model deteksi, pada pengujian ini digunakan enam data video yang terdiri atas tiga video spoof dan tiga video non-spoof . Gbr.  5  merupakan video spoof sedangkan  Gbr.  6 merupakan video non-spoof .
Hasil pengujian untuk melihat pengaruh lighting terhadap hasil akurasi deteksi spoof dan non-spoof diperlihatkan  pada Tabel V. Berdasarkan tabel, dibuat  grafik yang diperlihatkan pada Gbr. 7. Dapat dilihat bahwa lighthing dapat memengaruhi keakuratan model dalam mendeteksi wajah spoof dan non- spoof . Video1 (a) Spoof dengan jumlah frame 230 mendapatkan rata-rata akurasi 89,04% dengan lighthing video gelap. Sementara untuk video1 (a) non-spoof dengan jumlah frame 375, dihasilkan nilai rata-rata akurasi yang lebih rendah, yaitu 56,48% dengan lighthing video yang diberikan juga gelap. Tabel  V  juga menunjukkan bahwa waktu yang dibutuhkan
T ABEL IV H ASIL P ROSES T RAINING Epoch ke- Loss RPN Classifier (mse) Loss RPN Regression (mse) Loss Detector Classifier (mse) Loss Detector Regression (mse) Akurasi Waktu (H:M:S) 1 0,308 0,21 0,13 0,06 94,92 07:25:00 2 0,213 0,009 0,085 0,026 96,55 07:14:57 3 0,197 0,007 0,084 0,022 96,62 07:13:25 4 0,202 0,005 0,080 0,020 96,84 07:18:11 5 0,113 0,005 0,082 0,019 96,76 07:15:10 6 0,011 0,004 0,082 0,018 96,80 07:15:21 7 0,009 0,004 0,078 0,017 96,97 07:22:05 8 0,007 0,004 0,075 0,016 97,04 07:17:07 9 0,008 0,003 0,074 0,015 97,09 07:16:29 10 0,006 0,003 0,071 0,014 97,25 07:21:27 11 0,007 0,003 0,072 0,014 97,17 07:19:45 12 0,006 0,003 0,071 0,014 97,22 12:07:49 13 0,007 0,003 0,068 0,013 97,38 07:20:22 14 0,006 0,003 0,069 0,013 97,33 07:19:13 15 0,006 0,002 0,067 0,013 97,39 07:17:37 16 0,005 0,002 0,066 0,013 97,44 07:19:16 17 0,004 0,002 0,067 0,012 97,40 07:18:50 18 0,004 0,002 0,064 0,012 97,54 07:17:48 19 0,003 0,002 0,062 0,012 97,58 07:21:57 20 0,002 0,002 0,062 0,012 97,58 07:22:08 21 0,003 0,002 0,062 0,011 97,63 07:21:22
Gbr. 4 Hasil deteksi wajah tahap testing . (a) (b) (c)
Gbr. 5 Video uji spoof . (a) (b) (c) Gbr. 6 Video uji non-spoof .
untuk menguji masing-masing video berbeda-beda,  meskipun jumlah frame yang diberikan sama.
2)  Pengaruh  Gender Terhadap Akurasi Deteksi yang Dihasilkan: Pengujian ini dilakukan dengan tujuan mengetahui gender memengaruhi hasil deteksi  atau tidak. Pada tahap training ,  data yang digunakan untuk membangun model merupakan 94% data video dengan gender laki-laki, sehingga perlu diuji dengan data video wanita untuk melihat keakuratan model dalam melakukan deteksi spoof dan non-spoof wajah.
Gbr. 8  menunjukkan tiga data video wanita spoof dan Gbr. 9 menunjukkan  data video wanita non-spoof yang digunakan untuk pengujian.  Hasil pengujian untuk melihat pengaruh gender terhadap hasil akurasi deteksi spoof dan non-spoof diperlihatkan pada Tabel VI.
Berdasarkan Tabel VI,  dibuat  grafik yang diperlihatkan pada Gbr. 10.  Dapat dilihat bahwa video wanita wajah spoof dapat terdeteksi benar sesuai jenis kelasnya dengan rata-rata nilai akurasi 99,99%. Sementara,  data video uji wanita untuk wajah non-spoof hanya berhasil dideteksi dengan benar pada video1 (a) dengan nilai akurasi 99,97%, sedangkan video2 (b) dan video3 (b) non-spoof hanya dapat dideteksi bagian wajahnya,  tetapi  hasil klasifikasi kelasnya tidak sesuai.  Oleh karena itu, untuk pengujian pengaruh gender dari enam video data uji yang diberikan, model hanya dapat mendeteksi empat video dengan benar.  Hal tersebut  terjadi  karena pada saat melakukan training, jumlah video wanita yang diuji tidak termasuk ke dalam data training .

## VI. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil pengujian yang didapatkan dengan berbagai skenario, diketahui bahwa lighting dapat memengaruhi hasil akurasi deteksi spoofing wajah, tetapi hasil deteksi yang dilakukan benar sesuai dengan jenis kelasnya. Model yang dihasilkan juga belum mampu mendeteksi dengan baik ketika data uji yang diberikan merupakan video wajah wanita.  Hal tersebut dapat dilihat pada pengujian pengaruh
T ABEL V
H ASIL P ENGUJIAN P ENGARUH L IGHTHING Kelas Jumlah Frame Hasil Deteksi Rata- rata Akurasi (%) Waktu (Menit:Detik) Spoof Video1 (a) 230 Spoof 89,04 36:23 Video2 (b) 230 Spoof 99,99 38:47 Video3 (c) 230 Spoof 99,99 37:09 Non-Spoof Video1 (a) 375 Non- Spoof 56,48 56:17 Video2 (b) 375 Non- Spoof 99,92 58:09 Video3 (c) 375 Non- Spoof 99,94 59:16
Gbr. 7 Grafik hasil pengujian pengaruh lighting.
(a) (b) (c)
Gbr. 8 Data video wanita spoof . (a) (b) (c) Gbr. 9 Data video wanita non-spoof. 99,8 99,9 100 Video1(a) Video2(b) Video3 ( c) Aku ras i Hasil Pengujian Pengaruh Lighthing Spoof Non-Spoof T ABEL VI H ASIL P ENGUJIAN P ENGARUH G ENDER Kelas Jumlah Frame Hasil Deteksi Rata- rata Akurasi Waktu (Jam:Menit :Detik) Spoof Video1 (a) 230 Spoof 99,99 00:35:00 Video2 (b) 230 Spoof 99,99 00:38:13 Video3 (c) 240 Spoof 99,99 00:37:04 Non-Spoof Video1 (a) 375 Spoof 99,97 01:01:27 Video2 (b) 375 Non- Spoof 99,99 01:32:16 Video3 (c) 375 Spoof 99,88 01:01:52
Gbr. 10 Grafik hasil pengujian pengaruh gender. 99,8 99,85 99,9 99,95 100 Video1(a) Video2(b) Video3 ( c) Aku ras i Hasil Pengujian Pengaruh Gender Spoof Non-Spoof
gender,  yaitu  model hanya dapat mendeteksi empat  video dengan baik dari enam  video yang diberikan.  Namun, secara keseluruhan, Faster  R-CNN dapat mendeteksi wajah dan membedakan wajah spoof dan non-spoof dengan rata-rata akurasi training sebesar 97,07%. Untuk penelitian selajutnya, model yang dihasilkan perlu diuji dengan beberapa skenario lain,  seperti dataset yang lebih kompleks,  pengaruh noise , dataset lainnya yang dapat menguji model yang dihasilkan dapat mendeteksi spoofing dan non-spoofing wajah dengan akurat dari sisi samping dan jarak wajah yang lebih jauh atau tidak.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih disampaikan kepada STMIK Mikroskil yang telah memberikan bantuan hibah dan dukungan pada penelitian ini  melalui  skema Hibah  Kompetisi  Internal  Kreativitas  dan Inovasi Dosen Semester Ganjil TA. 2019/2020.

## R EFERENSI
[1] E.  Owusu,  J.D.  Abdulai,  dan  Y.  Zhan,  “Face  Detection Based on Multilayer Feed-forward  Neural Network and Haar Features,” Softw. Pract. Exper , Vol. 49, No. 1, hal. 120-129, 2019.
[2] Y.  Zhou,  D.  Liu,  dan  T.  Huang,  “Survey of Face Detection on Low- quality Images,” 13 th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG ), 2018, hal. 769-773.
[3] G. Guo, H Wang, Y. Yan, J Zheng, dan B. Li, “A Fast Face Detection Method via Convolutional Neural Network,” Neurocomputing , Vol. 395, hal, 128-137, 2020.
[4] X.  Huang,  “A Hybrid Framework for Human Face Detection and Recognition in Videos,” IOP Conf. Series: Earth and Environmental
Science , Vol. 252, No. 5, hal. 1-5, 2018.
[5] N.A. Othman dan I. Aydin, “A Face Recognition Method in the Internet of Things for Security Applications in Smart Homes and Cities,” 6th International Istanbul Smart Grids and Cities Congress and Fair (ICSG) , 2018 , hal 20-24.
[6] S.Y.  Jin,  A.  RoyChowdhury,  H. Jiang, A. Singh, A. Prasad, D. Chakraborty, dan E.L. Miller, “Unsupervised Hard Example Mining from Videos for Improved Object Detection,” European Conference on Computer Vision, 2018, hal. 1-18 .
[7] S. Ren, K. He, R.B. Girshick, dan J. Sun, “Faster R-CNN: Towards Real- time Object Detection with Region Proposal Networks,” IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence , Vol. 39, No. 6, hal. 1137-
1149, 2017.
[8] B.  Benjdira, T.  Khursheed, A.  Koubaa,  A.  Ammar,  dan  K.  Ouni,  “Car Detection using Unmanned Aerial Vehicles: Comparison between Faster R-CNN and YOLOv3,” 1st International Conference on Unmanned Vehicle Systems-Oman (UVS) , 2019, hal. 1-6.
[9] M.D.  Putro,  T.B.  Adji, dan B.  Winduratna, “Sistem Deteksi Wajah dengan Menggunakan Metode Viola-Jones,” Sem. Nas. Sci. Eng. Technol. , 2012, hal. 1–5.
[10] R.  Girshick,  J.  Donahue,  T.  Darrell,  dan J. Malik, “Rich  Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation,” IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition , 2014, hal. 580- 587.
[11] Y. Liu, Z. Ma, X. Liu, S. Ma, dan K. Ren, “Privacy-Preserving Object Detection for Medical Images with Faster R-CNN,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, hal. 1-16, 2019.
[12] S.M.  Abbas  dan  S.N.  Singh,  “Region-based Object Detection and Classification  Using Faster R-CNN,” Int. Conf. on Computational Intelligence and Communication Technology , 2018, hal. 1-6.
[13] I. Chingovska, A. Anjos, dan S., Marcel, “On the Effectiveness of Local Binary Patterns in  Face Non-spoofing,” Proc.  of the Int.  Conf.  of Biometrics Special Interest Group (BIOSIG) , 2012, hal. 1–7.