PENERAPAN ARSITEKTUR MOBILENET V1 UNTUK MENDETEKSI KECURANGAN PESERTA UJIAN TES TOEFL PREDICTION DI INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL MALANG

Haikal, Fahmi Rifki (2026) PENERAPAN ARSITEKTUR MOBILENET V1 UNTUK MENDETEKSI KECURANGAN PESERTA UJIAN TES TOEFL PREDICTION DI INSTITUT TEKNOLOGI NASIONAL MALANG. ["eprint_fieldopt_thesis_type_skripsi" not defined] thesis, Institut Teknologi Nasional Malang.

Text 2218078_Skripsi.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Laboratorium Bahasa Institut Teknologi Nasional Malang merupakan salah satu instansi yang menjalankan program ujian TOEFL Prediction Test berbasis web. Kriteria pengawasan yang digunakan pada sistem ini yaitu mendeteksi kecurangan peserta ujian secara real-time melalui pergerakan wajah, seperti menoleh atau melirik ke luar layar. Namun pada tahap pengawasan, pihak pengelola cenderung masih melakukannya secara manual melalui platform telekonferensi yang dinilai kurang efektif karena keterbatasan fokus manusia dalam memantau banyak layar sekaligus. Berdasarkan permasalahan yang ada pada tahap pengawasan tersebut, maka dibuatlah sebuah sistem pengawasan cerdas (AI Proctoring) untuk membantu menyelesaikan serta mengurangi celah kecurangan saat jalannya ujian di Laboratorium Bahasa ITN Malang. Sistem ini bertujuan untuk membantu otomatisasi pengawasan, di mana sistem tersebut dibuat menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur SSD MobileNet V1 dan Face Landmark 68 Net berbasis face-api.js, serta diintegrasikan dengan algoritma Euclidean Distance untuk menghitung anomali pergerakan wajah peserta. Dari hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa penerapan konsep metode CNN mampu mengonfirmasi keberadaan wajah secara akurat dengan tingkat probabilitas mencapai 99,99%, sementara algoritma Euclidean Distance terbukti efektif mendeteksi kecurangan secara real-time dan menyuplai data log pelanggaran secara valid ke backend Laravel.

Item Type:	Thesis (["eprint_fieldopt_thesis_type_skripsi" not defined])
Additional Information:	Fahmi Rifki Haikal (2218078)
Uncontrolled Keywords:	MobileNet V1, Kecurangan Ujian, TOEFL Prediction Test, ITN Malang.
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	Fahmi Rifki Haikal
Date Deposited:	11 Aug 2026 01:01
Last Modified:	11 Aug 2026 01:01
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/16356

Actions (login required)

View Item