Detail Cantuman

Pemantauan kegiatan ujian dapat dilakukan dengan bantuan kamera pengintai untuk membantu pengawas jika ada peserta ujian yang melakukan tindakan curang selama ujian. Penelitian ini dilakukan dengan menangkap objek manusia melalui kamera dengan arsitektur Alexnet, kemudian urutan gambar menentukan indikasi aktivitas menyontek saat ujian menggunakan LSTM. Penelitian ini dilakukan dengan mengatur model hyperparameters untuk mencapai model dengan akurasi terbaik. Peneliti menggunakan frame video sebagai data pelatihan dan menempatkan 20 frame setiap folder di setiap kelas untuk membuat 6 model menggunakan hyperparameter learning rate 1E-2 hingga 1E-4 dengan Stochastic Optimizer Gradient pada batch size 16 dan 32. Setelah dilakukan pengujian, yang terbaik nilai learning rate 1E-2 dan ukuran batch 16 adalah akurasi 99%, presisi 98% dalam Membuka Cheat Paper, 99% dalam Membuka Smartphone, 100% dalam Saling Tukar Kertas Jawaban dan Melihat Kertas Jawaban Teman, recall dengan nilai 99 % pada Pembukaan Cheat Paper, 98% pada Membuka Smartphone, 100% pada Saling Tukar Kertas Jawaban dan Melihat Kertas Jawaban Teman, dan f1-score dengan nilai 98% pada Pembukaan Cheat Paper, 98% pada Membuka Smartphone, 100% pada Saling Tukar Jawaban Kertas dan Kertas Jawaban Melihat Teman.