Sistem Pendeteksi Kecurangan Ujian Menggunakan YOLO: Identifikasi Penggunaan Ponsel dan Interaksi Mencurigakan

Abstract

Kecurangan dalam ujian akademik menjadi tantangan serius yang dapat menurunkan kredibilitas sistem pendidikan. Penelitian ini mengembangkan sistem pendeteksi kecurangan berbasis You Only Look Once (YOLO) untuk mengidentifikasi penggunaan ponsel dan interaksi mencurigakan dalam lingkungan ujian. Model YOLO dilatih menggunakan dataset video pengawasan ujian yang mencakup berbagai skenario kecurangan, termasuk penggunaan ponsel secara tersembunyi dan komunikasi antar peserta. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem memiliki akurasi deteksi berkisar antara 85% hingga 90%, dengan precision yang baik namun recall lebih rendah, mengindikasikan beberapa kasus kecurangan tidak terdeteksi. Kecepatan pemrosesan mencapai 25 FPS, memungkinkan deteksi real-time. Sistem lebih efektif dalam mengenali objek fisik seperti ponsel dibandingkan dengan perilaku kompleks seperti komunikasi terselubung. False positive relatif rendah (8%), tetapi false negative cukup tinggi (10%), yang menunjukkan bahwa beberapa bentuk kecurangan masih terlewat. Tantangan utama meliputi variasi pencahayaan dan kemiripan objek yang dapat menyebabkan kesalahan deteksi. Untuk meningkatkan akurasi, model perlu diperbaiki dengan lebih banyak data pelatihan yang mencakup variasi pencahayaan, sudut kamera, serta pola gerakan tangan, serta integrasi metode tambahan seperti analisis suara untuk meningkatkan deteksi interaksi mencurigakan.