Mahasiswa ITB Ciptakan Alat Pendeteksi Kecurangan Saat Ujian

Terasjabar.co – Menyontek sudah menjadi budaya dalam pelaksanaan ujian. Setiap pengawas dituntut untuk jeli dalam mengenal dan mengetahui bentuk-bentuk kecurangan ketika ujian tersebut berlangsung. Terkadang, kecurangan tersebut luput dari pantauan sang pengawas ujian.

Secara manusiawi hal ini bisa saja terjadi disebabkan mungkin faktor human error, seperti kelelahan, atau dilanda kebosanan saat melakukan pengawasan ujian. Hal inilah yang kemudian menginspirasi Hendra Putra, Salman Abdillah, dan Reza Wahyu Kumara untuk karya tugas akhirnya.

Dilansir laman resmi ITB, ketiga mahasiswa Teknik Elektro angkatan 2012 itu membuat sebuah sistem pengawasan ujian secara digital yang diberi nama Examiner.

“Proyek ini memakan waktu pengerjaan sekitar 4,5 bulan dan saya tertarik pada teknik pengolahan citra. Di sisi lain pengawasan dalam ujian yang sering tidak teliti menjadi salah satu alasan kami mengembangkan proyek ini. Kami menamai proyek kami sebagai Examiner,” ungkap Hendra, Kamis, (7/6/2018).

Sistem Examiner ditentukan oleh gestur tubuh berdasarkan pergerakan sendi yang akan terekam oleh sensor gerak. Sensor tersebut akan mendeteksi gestur tubuh.

Sensor gerak ini bernama Kinect Sensor. Pada umumnya sensor ini digunakan pada permainan atau game yang melibatkan pergerakan tubuh sang pemain.

“Kinect Sensor dapat merekam gestur tubuh seperti isyarat jari, pergerakan tangan yang membuka kertas, mengulurkan tangan, dan pergerakan leher yang menengok,” papar Salman.

Keterbatasan Kinect Sensor dalam mendeteksi objek dibantu oleh suatu subsistem yang bernama You Only Look Once (YOLO). YOLO akan mengidentifikasikan objek yang terekam oleh empat kamera dalam ruangan 4×4 meter.

“YOLO akan mendeteksi objek yang berupa tangan atau gerakan tangan yang menggenggam kertas,” tutur Reza.

Setelah gestur dan objek teridentifikasi oleh Kinect Sensor dan YOLO, terdapat subsistem terakhir bernama RabbitMQ yang bertugas untuk mengirimkan data berupa tangkapan layar kepada seseorang yang menjadi pengawas secara terintegrasi.

“Hasil tangkapan layar terkirim kepada si pengawas dalam waktu sekitar 1-2 detik sehingga sistem ini dapat dikatakan real-time­ system,” kata Salman.

Tak tanggung-tanggung, akurasi Examiner dalam mendeteksi gestur tubuh berkisar 94% dengan percobaan sebanyak 200 kali. Selain itu, sistem ini dapat melakukan pengawasan secara kontinu hingga 3 jam.

Walau cukup memuaskan, Examiner masih memiliki beberapa kendala seperti jangkauan yang terbatas, kemampuan yang dipengaruhi oleh objek yang diamati, cahaya, sudut pemasangan sensor, sudut pemasangan kamera, dan lain-lain.

“Cahaya dalam ruangan dan sudut pemasangan IP Camera sangat mempengaruhi proses pendeteksian. Selain itu, untuk saat ini Examiner hanya mampu merekam sebanyak 6 objek saja,” ungkap Salman.

Kala potensi dan keterbatasannya, di masa depan Examiner sangat memungkinkan untuk dikembangkan dan diaplikasikan dalam sistem pendidikan zaman modern.

“Harapan kami semoga sistem ini bisa diterapkan dengan menggunakan kamera biasa selain IP Camera serta kendala lainnya dapat berkurang,” ujar Hendra.

Bagikan :

Leave a Reply

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

four × one =

Pengalaman Pengguna Game Penghasil Saldo DANA Lebih Cepat Adaptif Dan Efisien Dibawa Oleh Inovasi Teknologi
Pergeseran Mutu Produksi Kosmetik Terdeteksi Lebih Akurat Berkat Aliran Data Langsung
Pengalaman Pengguna Semakin Responsif Adaptif Dan Efisien Berkat Perkembangan Teknologi Modern
Momentum Tetap Terarah Dan Terkendali Dipertahankan Melalui Taktik Mode Pemburu Sic Bo Live
Keputusan Tetap Terukur Dalam Game Online Dipertahankan Melalui Pengelolaan Modal Cerdas
Kapitalisasi Pasar Dan Inovasi Kasino Online Berubah Di Tengah Disrupsi Teknologi Modern
Strategi Baru Untuk Meningkatkan Keunggulan Kompetitif Dibuka Melalui Business Model Canvas Mahjong Ways
Kualitas Sistem Mahjongways Kasino Online Dipahami Melalui Identifikasi Nilai Pembayaran Game Penghasil Saldo DANA
Perspektif Baru Dalam Menganalisis Perkembangan Mahjong Ways Dibuka Melalui Modernisasi Strategi
Kasino Menjadi Studi Sistem Informasi Bagi Mahasiswa Melalui Pelatihan Enterprise Architecture
Mahjongways Kasino Online Dijadikan Acuan Strategi Marketing dalam Lingkungan Pemerintahan
Keamanan Informasi Jadi Fondasi Utama Layanan Konsultasi Kosmetik Berbasis Teknologi
Teknologi Pemantauan Membantu Mengukur Frekuensi Pembayaran secara Lebih Objektif dan Terukur
Kajian Statistik Pola RTP Menyoroti Perkembangan Teknologi Neural Sintetis Regulatoris
Simulasi Statistik Membuka Pendekatan Baru Memahami Mahjong Game Sungai Penuh secara Terukur
Statistik Objektif Membantu Membaca Pola Mahjong Game Sungai Penuh dengan Lebih Rasional
Strategi Mahjong Game Sungai Penuh Makin Terarah melalui Pendekatan Statistik Modern
Pendekatan Data Objektif Membantu Mengkaji Mahjong Game Saldo DANA Sungai Penuh secara Lebih Terstruktur
Mahjong Game Sungai Penuh Dikaji lewat Simulasi Statistik untuk Membaca Pola Aktivitas
Aturan Mahjong Digital dari Dua Kartu Awal hingga Penentuan Rentang Nilai Game Penghasil Saldo DANA
Pendekatan Adaptif MahjongWays Kasino Online Membantu Menjaga Keseimbangan Anggaran Hiburan
Kemunculan Simbol Unik MahjongWays Kasino Online Perlu Dibaca Secara Lebih Rasional
Mahjong Ways Menarik Minat Pemain di Tengah Ketatnya Persaingan Game Digital
Pengaturan Tempo MahjongWays Kasino Online Tidak Menentukan Munculnya Kombinasi Khusus
Starlight Princess Kembali Merebut Perhatian Pemain MBG Berkat Daya Tariknya
Membaca Pola Mahjong Ways dan Tren Permainan Lewat Data Saldo DANA Terbaru
Disiplin Mental MahjongWays Kasino Online Membantu Mencegah Keputusan Finansial yang Terlalu Impulsif
Mengenal Sweet Bonanza sebagai Game Digital Online dengan Tema Manis yang Menarik
Rotasi Awal MahjongWays Kasino Online Bukan Tolok Ukur Kemurahan Sistem Permainan
Menelusuri Strategi Terbaik dalam Bermain Game Penghasil Saldo DANA Secara Lebih Mendalam