DETEKSI IDENTITAS VISUAL DALAM MITIGASI KECURANGAN PEMILIHAN UMUM

• LABIB YUSUF ADITAMA
• 2024

---

Pemilihan umum (pemilu) adalah pilar utama dalam sistem demokrasi di mana keabsahan dan kepercayaan publik terhadap prosesnya sangat penting untuk menjaga stabilitas politik dan kesejahteraan sosial. Dalam konteks ini, tantangan seperti kecurangan sistematis dan kompleksitas identifikasi pemilih menjadi perhatian utama. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas teknologi deteksi identitas visual dalam memastikan integritas pemilu dan mengurangi risiko kecurangan. Menggunakan metode Convolutional Neural Networks (CNNs), penelitian menguji sistem deteksi identitas visual pada dataset wajah dengan variasi sudut pandang dan aksesoris. Hasil pengujian menunjukkan bahwa secara umum model mampu mengenali wajah dengan akurat, mencapai tingkat akurasi sekitar 90%. Meskipun demikian, terdapat kesalahan prediksi terutama pada wajah dengan atribut tambahan. Analisis menyimpulkan perlunya pengembangan lebih lanjut dengan menggunakan dataset yang lebih beragam untuk meningkatkan akurasi dalam berbagai situasi yang kompleks. Penelitian ini memberikan wawasan tentang penerapan teknologi deteksi identitas visual dalam pemilu, diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan keamanan dan kepercayaan masyarakat terhadap proses demokratis.

• Pemilu
• Pengenalan Wajah
• CNNs

https://repository.bsi.ac.id/repo/53088/DETEKSI-IDENTITAS-VISUAL-DALAM-MITIGASI-KECURANGAN-PEMILIHAN-UMUM
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.