## INTERNET VOTING SYSTEM UNTUK DIASPORA INDONESIA

## I Wayan Muliawan
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya no. 100, Depok 16424, Jawa Barat muliawan@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Dengan  sekitar  8  juta  orang,  diaspora  Indonesia  berada  pada  kisaran  3  persen dari  total  populasi  di  Indonesia  dan  tersebar  di  tujuh  benua:  Amerika  Utara, Amerika  Selatan,  Antartika,  Afrika,  Eropa,  Asia  dan  Australia.  Sistem pemungutan suara di Indonesia sampai sekarang masih berjalan secara manual. Butuh waktu lama untuk menghitung hasil pemilihan umum. Sistem manual juga memiliki  banyak  kelemahan  yang  dapat  dimanfaatkan  oleh  pihak-pihak  tertentu untuk  memanipulasi  hasil  pemilihan,  terutama  pada  pemilihan  umum  yang diadakan  di  luar  negeri  untuk  diaspora  Indonesia.  Sementara  itu,  diaspora Indonesia yang berada di Timur Tengah, 80 persennya adalah pembantu rumah tangga.  Akses  untuk  memilih  tidak  diberikan  oleh  majikan  mereka  dan  mereka tidak  dapat  mengirim  surat  karena  sebagian  besar  alamat  menggunakan  PO BOX.  Salah  satu  solusinya  adalah  internet  voting  system  yang  bisa  diakses  via smartphone. Sistem yang diusulkan memungkinkan para pemilih untuk memindai wajah mereka yang kemudian dicocokkan dengan gambar yang sudah tersimpan di dalam database i-voting yang bersumber dari database e-Paspor. Metodologi yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  perancangan  arsitektur  sistem, pembuatan purwarupa, dan pengujian. Sistem yang diusulkan diharapkan dapat memberikan  beberapa  manfaat  untuk  meningkatkan  kualitas  dan  prosentase pemilih serta mengurangi waktu dan biaya proses pemungutan suara. Penelitian ini  menghasilkan  sebuah  arsitektur  sistem  dari  internet  voting  system  untuk diaspora Indonesia.
Kata  Kunci: Internet  voting  system,  internet  voting,  i-voting,  liveness  detection method, sistem pengenalan wajah.

## INTERNET VOTING SYSTEM FOR INDONESIAN PASSAGE

## Abstract
With around 8 million people, Indonesia's diaspora is in the 3 percent range of the  total  population  in  Indonesia  and  spread  across  seven  continents:  North America,  South  America,  Antarctica,  Africa,  Europe,  Asia  and  Australia.  The voting system in Indonesia is still running manually. It took a long time to count the  election  results.  The  manual  system  also  has  many  weaknesses  that  can  be utilized  by  certain  parties  to  manipulate  the  election  results,  especially  in elections  held  abroad  for  the  Indonesian  diaspora.  Meanwhile,  Indonesia's diaspora located in the Middle East, 80 percent are domestic workers. Access to vote is not given by their employer and they can not send mail because most of the addresses  use  PO  BOX.  One  solution  is  internet  voting  system  that  can  be
accessed via smartphone. The proposed system allows voters to scan their faces which are then matched to images already stored in the i-voting database sourced from the e-Passport database. The methodology used in this research is designing system  architecture,  making  prototypes,  and  testing.  The  proposed  system  is expected  to  provide  several  benefits  to  improve  the  quality  and  percentage  of voters and reduce the time and cost of the voting process. This research produces a system architecture from internet voting system for diaspora Indonesia.
Keywords: Internet  voting  system,  internet  voting,  i-voting,  liveness  detection method, facial recognition system.

## PENDAHULUAN
Pada tahun 2010, Washington, D.C. mengembangkan  proyek  percontohan  in- ternet  voting  yang  ditujukan  untuk  me- mungkinkan pemilih di luar negeri untuk memberikan  suara  mereka  menggunakan sebuah situs web. Sebelum menggunakan sistem  dalam  pemilihan  umum,  distrik mengadakan pengujian sistem yang unik: sebuah  pemilihan  dimana  setiap  orang diajak  untuk  menguji  sistem  atau  beru- saha  untuk  menguji  keamanannya.  Wol- chok menggambarkan pengalaman mere- ka  berpartisipasi  dalam  pengujian  ini. Dalam  waktu  48  jam  setelah  sistem berjalan,  mereka  mendapatkan  kontrol yang  hampir  lengkap  dari  server  pemi- lihan.  Mereka  berhasil  mengubah  setiap suara  dan  mengungkapkan hampir setiap pemungutan  suara  secara  rahasia  [Wol- chok S, 2012].
Studi  kasus  ini  menganalisis  ke- amanan  sistem  pemungutan  suara  berba- sis  internet  dari  perspektif  penyerang yang diterapkan pada pra pemilihan yang realistis. Pengalaman mereka dengan sis- tem  percontohan  D.C.  menunjukkan salah  satu  bahaya  utama  dalam  banyak rancangan  pemungutan  suara  di  internet: satu  kesalahan  kecil  dalam  konfigurasi atau  implementasi  dari  server  pemungu- tan suara pusat atau infrastruktur jaringan sekitarnya  dapat  dengan  mudah  merusak legitimasi  keseluruhan  pemilihan.  Mere- ka  berharap  sistem  pemungutan  suara berbasis internet lainnya tidak akan men- jadi  mangsa  masalah  tersebut,  terutama
jika dikembangkan dengan menggunakan praktik  standar  untuk  perangkat  lunak dan  situs  web  produksi  massal.  Bahkan jika  server  pusat  entah  bagaimana  dieli- minasi atau tidak tahan terhadap serangan eksternal,  pemungutan  suara  berbasis  in- ternet kemungkinan akan rentan terhadap berbagai  kelas  ancaman,  termasuk  sabo- tase dari orang dalam dan malware yang ditempatkan  pada  mesin  klien.  Masalah membangun  perangkat  lunak  yang  aman dan  mencegah  komputer  di  rumah  agar tidak  terjerumus  ke  serangan  malware harus  dipecahkan  terlebih  dahulu  sebe- lum  sistem  seperti  D.C.  dapat  dipertim- bangkan secara serius.
Seperti yang dipaparkan oleh Ajou- danian  harus  diperhatikan  transmisi  data antara  client  dan  server  [Ajoudanian,  S., and Ahmadi M.R., 2012]. Encrypting da- ta  sebelum  mengirimkannya  melalui client / user adalah cara yang baik. Untuk pengiriman  data,  beberapa  teknik  trans- misi  seperti  SSL,  TSL  dan  IPSec  adalah ide  bagus.  Titik  tengah  lain  antara pengguna akhir dan server haruslah aman yaitu  tidak  ada  yang  bisa  mendengarkan percakapan  antara  pengguna  terauten- tikasi dan server.
Desain  dan  implementasi  aplikasi pengenal  wajah  dengan  menggunakan arsitektur  awan  bernama  MOCHA  dan hasil  kinerja  awalnya  dibahas  oleh [Soyata,  2012].  Tantangannya  terletak pada  bagaimana  melakukan  partisi  tugas dari  perangkat  mobile  ke  cloud  dan
mendistribusikan  beban  komputasi  antar cloud  server  (cloudlet)  untuk  memini- malkan  waktu  respon  mengingat  latensi komunikasi  yang  beragam  dan  kekuatan komputasi server itu sendiri. Hasil simu- lasi  pendahuluan  menunjukkan  bahwa algoritma pembagian tugas yang optimal secara  signifikan  mempengaruhi  waktu respon  dengan  latency  heterogen  dan daya  hitung.  Termotivasi  oleh  hasil  ini, mereka  merancang,  menerapkan,  dan memvalidasi fungsi dasar MOCHA seba- gai  bukti  konsep,  dan  mengembangkan algoritma  yang  meminimalkan  waktu respon  keseluruhan  untuk  pengenalan wajah.  Hasil  percobaan  menunjukkan bahwa  cloudlet  bertenaga  tinggi  secara teknis  layak  diterapkan  dan  memang membantu mengurangi keseluruhan wak- tu  pemrosesan  saat  aplikasi  pengenalan wajah  berjalan  di  perangkat  selular menggunakan awan sebagai server back- end. Sayangnya MOCHA tidak menerap- kan  metode  liveness  detection  pada sistem  pengenalan  wajahnya.  Seperti yang  dijelaskan  oleh  [Muliawan,  2014], metode  liveness  detection  disertakan  da- lam  metode  yang  diusulkan  untuk  mela- wan  serangan  spoofing  ke  proses  penge- nalan wajah dan sidik jari. Sistem penge- nalan  wajah  telah  diterapkan  di  banyak aplikasi  keamanan  saat  ini.  Popularitas- nya menarik perhatian para peretas. Salah satu  metode  yang  umum  digunakan  ada- lah dengan menunjukkan foto atau video di  depan  kamera  untuk  menyesatkan pendeteksian sistem sebagaimana dijelas- kan oleh [Yang, 2014]. Algoritma deteksi pemalsuan berbasis motion dan similarity untuk sistem pengenalan wajah biometrik dapat digunakan untuk mendeteksi video palsu  dengan  kamera  USB  biasa.  Per- tama,  video  masukan  tersegmentasi  ke latar  depan  dan  latar  belakang.  Kedua, kesamaan  diukur  antara  wilayah  latar belakang, yaitu wilayah tanpa wajah dan tubuh  bagian  atas,  dan  daerah  latar belakang  asli  tercatat  pada  tahap  inisia- lisasi. Ketiga, indeks gerak latar belakang
dihitung  untuk  menunjukkan  jumlah  ge- rakan  di  daerah  latar  belakang  diban- dingkan  dengan  gerakan  di  daerah  latar depan.  Dengan  menggabungkan  hasil kemiripan  dan  hasil  indeks  gerak  latar belakang,  video  palsu  dapat  dideteksi dengan  kuat  dengan  kamera  USB  biasa [Kim, 2011].
Dengan  sekitar  8  juta  orang,  dias- pora  Indonesia  berada  pada  kisaran  3% dari  total  populasi  di  Indonesia  dan tersebar  di  tujuh  benua:  Amerika  Utara, Amerika Selatan, Antartika, Afrika, Ero- pa, Asia dan Australia. Mereka tinggal di luar  negeri  untuk  belajar  atau  bekerja dengan  berbagai  latar  belakang  etnis, agama,  dan  beragam  dalam  bidang  eko- nomi  dan  pendidikan  sehingga  diaspora Indonesia  memiliki  beragam  ide,  potensi dan keahlian.
Sistem  pemungutan  suara  di  Indo- nesia  sampai  sekarang  masih  berjalan secara  manual.  Butuh  waktu  lama  dan usaha  besar  untuk  menghitung  hasil pemilihan  umum.  Sistem  manual  juga memiliki  banyak  kelemahan  yang  bisa dimanfaatkan  oleh  pihak-pihak  tertentu untuk  memanipulasi  hasil  pemilihan [Juari,  2017].  Apalagi  pada  pemilihan umum  Indonesia  yang  digelar  di  luar negeri  untuk  diaspora  Indonesia.  Misal- nya  pada  Pemilu  Legislatif  Indonesia 2014  di  luar  negeri.  Acara  ini  berlang- sung  antara  tanggal  30  Maret  sampai  6 April  2014.  Sementara  di  Indonesia diadakan  pada  tanggal  9  April  2014 [Pamungkas, 2013].
Beberapa negara yang telah menye- lenggarakan  Pemilu  Legislatif  Indonesia 2014  di  luar  negeri  adalah  Brasil, Denmark,  China,  Cile,  dan  Hong  Kong. Namun,  Komisi  Pemilihan  Umum  me- ngatakan akan melakukan evaluasi terha- dap  pemilihan.  Mobilitas  warga  negara Indonesia  di  luar  negeri  sangat  tinggi. Suara  yang  diberikan  oleh  pemilih  luar negeri akan disimpan di kantor kedutaan Indonesia  masing-masing  dan  diawasi oleh  CCTV.  Penghitungan  suara  hanya
dilakukan  pada  tanggal  9  April  2014, bersamaan  dengan  proses  pemilihan  dan penghitungan  suara  di  Indonesia.  Dihi- tung di setiap kedutaan, sedangkan bukti fisik  tidak  harus  dikirim  ke  Indonesia [Manik,  2014].  Sangat  mudah  untuk dimanipulasi.  Kendala  lain,  yang  terjadi di Timur Tengah, yaitu 80 persen pemilih adalah  pembantu  rumah  tangga.  Akses untuk  memilih  tidak  diberikan  oleh majikan  mereka  dan  mereka  tidak  dapat mengirim  surat  karena  sebagian  besar alamat  menggunakan  PO  BOX  [Supri- yadi,  2014].  Salah  satu  solusinya  adalah internet  voting  system  yang  bisa  diakses via  smartphone.  Dalam  perancangannya, faktor  keamanan  harus  dipertimbangkan untuk mendukung pelaksanaannya berda- sarkan  prinsip-prinsip  pemilihan  yang berlaku.  Aspek  dalam  faktor  keamanan meliputi  keaslian  (sistem  hanya  dapat diakses oleh pihak yang berkepentingan), kerahasiaan,  dan  integritas  data  [Kohno, 2004].  Sistem  yang  diusulkan  memung- kinkan  para  pemilih  untuk  memindai wajah  mereka  yang  kemudian  dicocok- kan  dengan  gambar  yang  sudah  tersim- pan  di  dalam  database  i-voting  yang bersumber dari database e-Paspor. Sistem yang  diusulkan  diharapkan  dapat  mem- berikan beberapa manfaat untuk mening- katkan  kualitas  dan  prosentase  pemilih serta mengurangi waktu dan biaya proses pemungutan  suara.  Penelitian  ini  meng- hasilkan  sebuah  purwarupa  dari  internet voting system untuk diaspora Indonesia.

## METODE PENELITIAN
Metodologi  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  perancangan  arsi- tektur sistem, pembuatan purwarupa, dan pengujian. Arsitektur sistem yang diusul- kan  dalam  penelitian  ini  mengacu  pada arsitektur  sistem  MOCHA  [Soyata, 2012],  namun  dilakukan  beberapa penyesuaian  dan  perbaikan  agar  dapat digunakan  untuk  sistem  yang  dibahas  di dalam penelitian ini, yaitu internet voting
system untuk diaspora Indonesia. Kemu- dian  untuk  pembuatan  purwarupa  dan pengujian  menggunakan  metode extreme programming seperti yang telah dipapar- kan oleh [Lindstrom, 2004].
Metode extreme  programming (XP)  menganut  konsep  desain  yang sederhana.  Tim  XP  membuat  desainnya sesuai  untuk  fungsionalitas  sistem  saat ini.  Tidak  ada  kerja  yang  terbuang,  dan perangkat  lunak  /  purwarupa  selalu  siap untuk  apa  yang  akan  ada  atau  ditam- bahkan  dikemudian  hari.  Di  XP,  dua pemrogram  duduk  berdampingan  di  me- sin yang sama untuk membangun perang- kat  lunak/purwarupanya.  Praktik  ini  me- mastikan bahwa semua kode ditinjau oleh setidaknya  satu  orang  pemrogram  lain, menghasilkan  desain  yang  lebih  baik, pengujian yang lebih baik, dan kode yang lebih  baik.  Penelitian  tentang  pemro- graman  berpasangan  me-nunjukkan  bah- wa  pasangan  menghasilkan  kode  yang lebih  baik  dalam  waktu  yang  hampir bersamaan  dengan  pemrogram  yang bekerja  sendiri.  Benar  bahwa  dua  kepala benar-benar  lebih  baik  dari  satu.  Butuh beberapa  latihan  untuk  melakukannya dengan baik. Pairing, selain memberikan yang  lebih  baik  untuk  pengkodean  dan pengujian,  juga  berfungsi  untuk  meng- komunikasikan  pengetahuan  ke  seluruh tim.  Sebagai  pasangan,  semua  orang mendapat manfaat dari pengetahuan khu- sus setiap orang.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  1  menunjukkan  arsitektur sistem  yang  diusulkan  dalam  penelitian ini.
Pemilih  memindai  wajah  menggu- nakan  kamera  pada  smartphone  dan memasukkan nomor paspornya. Data ter- sebut  kemudian  dikirim  melalui  internet ke  cloudlet  dengan  menggunakan  sam- bungan  yang  aman  [Ajoudanian,  2012]. Cloudlet  berfungsi  untuk  melakukan preprocessing  terhadap  gambar  wajah
dan  menentukan  ke  server  mana  data- data  akan  diteruskan  agar  proses  kom- putasi  dapat  berjalan  dengan  cepat [Soyata,  2012].  Setelah  itu  dilakukan verifikasi  data  oleh  mesin  verifikasi. Verifikasi  data  yang  dimaksud  yaitu memverifikasi  nomor  paspor  pemilih, kemudian  jika  nomor  paspornya  benar maka akan diverifikasi ID Daftar Pemilih Tetap Luar Negerinya.
Jika  sudah  terverifikasi  dengan  be- nar  maka  langkah  selanjutnya  adalah melakukan liveness detection (mendetek-
si  apakah  gambar  wajah  yang  dikirim berasal  dari  wajah  asli  atau  foto/video yang  diarahkan  ke  kamera  untuk  dipin- dai),  face  detection  (mendeteksi  area wajah, mengabaikan area leher, bahu, dan lain sebagainya yang tidak terkait dengan wajah),  dan face  recognition (mengenali wajah  pemilih  berdasarkan  data  yang tersimpan  di  dalam  database  e-Paspor). Jika  sudah  terbukti  bahwa  yang  ber- sangkutan adalah orang yang benar-benar berhak  untuk  memilih,  maka  langkah selanjutnya adalah proses voting.
Gambar 1. Arsitektur sistem yang diusulkan
Seperti yang telah dijelaskan dalam proyek  Microsoft  MAUI,  beberapa  apli- kasi mungkin tidak akan layak dilakukan dari  perangkat  mobile,  karena  koneksi mobile-cloud memiliki latency yang cukup  tinggi  serta  kompleksitas  penge- lolaan  beberapa  server  awan.  Namun, menambahkan  cloudlet,  perangkat  lokal yang  menyediakan  daya  komputasi  100 hingga  1000  kali  lebih  tinggi  dengan latensi  minimal,  menciptakan  kemung- kinan untuk menjalankan aplikasi sensitif dan  komputasi  intensif  latency  seperti pengenalan  wajah  dari  perangkat  selular. Arsitektur  ini  dirancang  untuk  memini- malkan  waktu  respon  keseluruhan  dari sistem  deteksi  wajah  dan  algoritma  pe- ngenalan  wajah  yang  diberi  latency komunikasi  heterogen  dan  menghitung
kekuatan  server  awan  pada  beragam penempatan  geografis.  Sistem  ini  meng- integrasikan  smartphone,  cloudlet,  dan beberapa  server  cloud.  Setiap  server cloud  berisi  database  i-voting,  mesin verifikasi,  mesin  deteksi liveness yang menggunakan  algoritma  sebagaimana dipaparkan  oleh  [Kim,  2011],  mesin  de- teksi  dan  pengenalan  wajah,  serta  mesin pemungutan suara (lihat Gambar 1).
Tahap  deteksi  wajah  menentukan lokasi  potensial  wajah  manusia  dalam gambar.  Ini  menggunakan  fitur  Haar  dan klasi-fikasi  Haar  yang  dijelaskan  oleh [Paula,  2001]  untuk  melakukan  deteksi wajah.  Pendekatan  iteratif  ini  dimulai dengan  klasifikasi  yang  cukup  primitif yang  mengelompokkan  kandidat  wajah potensial  berdasarkan  sejumlah  kecil
fitur.  Klasifikasi  sederhana  pada  tahap awal  ini  memiliki  kompleksitas  kompu- tasi yang rendah namun harus beroperasi pada  sejumlah  besar  data,  dan  mereka menghasilkan  sejumlah  besar  kandidat wajah.  Algoritma  ini  kemudian  secara progresif  menghilangkan  beberapa  kan- didat ini dengan menggunakan kelas yang semakin  canggih  berdasarkan  fitur  tam- bahan pada tahap pendeteksian pipa pen- deteksian,  sehingga  tahap  akhir  mengha- silkan  wajah  yang  terdeteksi  dengan  ke- yakinan tinggi.
Meskipun  jumlah  kandidat  yang tersisa  secara  signifikan  kurang  pada  se- tiap  tahap  berturut-turut,  komplek-sitas perhitungan meningkat pada tingkat yang hampir sama, dan dengan demikian kese- luruhan  kompleksitas  komputasi  dari setiap  tahap  pipa  algoritma  deteksi  ini tetap  agak  konstan.  Tahap  pengenalan wajah menentukan kemungkinan kecoco- kan setiap wajah dengan elemen template dari  basis  data  i-voting.  Lokasi  potensial dari  wajah  yang  ditentukan  pada  tahap deteksi wajah sebelumnya dimasukkan ke fase ini untuk dikenali.
Algoritma  pengenalan  menghasil- kan  satu  dari  beberapa  hasil  potensial untuk  setiap  kandidat  wajah  yang  diten- tukan oleh detektor: (1) bukan wajah, (2) wajah, tapi tidak dalam database, dan (3)
wajah  dan  ada  di  database.  Ini  menggu- nakan  pendekatan  Eigenfaces  yang  dite- rima  secara  luas  seperti  yang  dijelaskan oleh  [Matthew,  1991],  yang  menghitung rangkaian  ortogonal  M  Eigenfaces  untuk rangkaian  latihan  N  wajah  tertentu,  di mana M << N.
Pembuatan  purwarupa mengguna- kan  kakas  bantu  Android  Studio.  Purwa- rupa dirancang agar dapat diakses meng- gunakan  berbagai  macam  smartphone dengan  beragam  dimensi  untuk  layarnya (gambar 2).
Purwarupa  dalam  penelitian  ini hanya berfokus pada mesin verifikasi dan voting.  Sebagaimana  telah  dijelaskan sebelumnya  bahwa  mesin  verifikasi  ber- fungsi untuk memverifikasi nomor paspor pemilih yang dicross check di database e- Paspor  (dalam  bentuk  dummy  di  local- host).  Kemudian  jika  nomor  paspornya benar  maka  akan  diverifikasi  ID  Daftar Pemilih  Tetap  Luar  Negerinya    yang  di- cross check di database Komisi Pemilihan Umum  (dalam  bentuk  dummy  di  local- host).
Jika  proses  verifikasi  telah  dilalui dengan baik, maka (dalam purwarupa ini) langkah selanjutnya adalah proses voting. Hasil  voting  kemudian  disimpan  ke  da- lam database i-voting (lihat kembali gam- bar arsitektur sistem yang diusulkan).
Gambar 2. Purwarupa Dirancang agar Dapat Diakses Menggunakan Berbagai Macam Smartphone dengan Beragam Dimensi untuk Layarnya

## SIMPULAN & SARAN
Penelitian  ini  telah  menghasilkan sebuah  arsitektur  sistem  dan  purwarupa internet  voting  system  untuk  diaspora Indonesia  yang  diharapkan  kedepannya dapat  memberikan  beberapa  manfaat untuk  meningkatkan  kualitas  dan  pro- sentase  pemilih  serta  mengurangi  waktu dan biaya proses pemungutan suara. Perlu dilakukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk menyempurnakan  purwarupa  yang  diha- silkan dalam penelitian ini, serta diharap- kan  nantinya  ada  peneliti  yang  tertarik untuk  benar-benar  mengimplementasikan arsitektur  sistem  yang  diusulkan  serta sekaligus  melakukan  simulasi  pemilihan umum untuk diaspora Indonesia sehingga manfaatnya  dapat  diukur  dengan  lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
Ajoudanian,  Sh,  and  M.  R.  Ahmadi., 2012. "A novel data security model for cloud computing." International Journal of Engineering and Technology 4.3: 326. Juari,  Muhamad  Ardhinata,  Supeno Djanali,  dan  Hudan  Studiawan.,  2017 "Implementasi  Teknologi  Nfc  Pada Ponsel Pintar Sebagai Agen Autentikasi  Dalam  Sistem  E-Vote."
Jurnal Teknik ITS 6.1 : 5659.
Kim,  Y,  Jang  H.  Y.,  and  Kyoungho  C.,
2011.  "A  motion  and  similarity-based fake  detection  method  for  biometric face  recognition  systems."  IEEE Transactions on Consumer Electronics 57.2.
Kohno, Tadayoshi, et al., 2004 "Analysis of  an  electronic  voting  system." Security  and  Privacy.  Proceedings IEEE Symposium on. IEEE..
Lindstrom,  Lowell,  and  Ron  J.,  2004.
"Extreme  programming  and  agile software development methodologies." Information systems management 21.3
: 41-52.
Manik,  Husni  Kamil.  Mobilitas  WNI Tinggi,  KPU  Evaluasi  Pileg  di  Luar Negeri. http://news.liputan6.com/read/203067 9/mobilitas-wni-tinggi-kpu-evaluasi- pileg- di-luar negeri (23 Agustus 2017) Matthew  T  and  Alex  P.,  1991. “Eigenfaces  for  recognition,”  Journal of Cognitive Neuroscience, vol. 3, no. 1, pp. 71–86.
Muliawan, I Wayan. 2014. "Development of internet voting system for Indonesia with the novel multi-biometric method."  Medical  Imaging  in  Issue and Information Technology (MEDIMGIT), Workshop and Doctoral  Colloquium  on  Gunadarma University Pamungkas,  Sigit.  Pileg  2014  di  Luar Negeri Sepekan Lebih Awal. http://www.republika.co.id/berita/nasi onal/politik/13/11/19/mwi4qk-pileg-
2014-di-luar-negeri-sepekan-lebih- awal (23 Agustus 2017)
Paula V and Michael J. J., 2001. “Robust real  time  face  detection,”  in  Second International  Workshop  on  Statistical and Computational Theories of Vision - Modeling, Learning, Computing, and Sampling., pp. 1–25.
Soyata  T,  et  al.,  2012.  "Cloud-vision: Real-time  face  recognition  using  a mobile-cloudlet-cloud acceleration
architecture."
Computers and Communications (ISCC), IEEE Symposium on IEEE. Supriyadi,  Wahid.  Pemilu  Luar  Negeri Terganjal Tiga Hal. https://m.tempo.co/read/news/2014/04/ 24/269572787/pemilu-luar-negeri- terganjal-tiga-hal (23 Agustus 2017)
Wolchok  S,  et  al.,  2012.  "Attacking  the Washington,  DC  Internet  voting system."  International  Conference  on Financial  Cryptography  and  Data Security.   Springer,
Berlin, Heidelberg.
Yang,  L.,  2014.  "Face  liveness  detection by focusing on frontal faces and image
backgrounds."  Wavelet  Analysis  and
Pattern
Recognition (ICWAPR), International Conference on IEEE.