Analisis Penerapan Error Level Analysis (ELA) Terintegrasi CNN untuk Deteksi Manipulasi Video dalam Digital Forensik

Abstract

Terjadi peningkatan konten atau karya digital berbasis visual baik gambar ataupun video, karya atau konten menjadi aset digital berharga. Namun kemudahan akses dan berkemabangnya berbagai tools dan teknik manipulasi, membuka peluang kejahatan dengan memanfaatkan jenis manipulasi video. Untuk meminimalisir dampak disinformasi, misinterpretasi, menjaga, dan melindungi kekayaan intelektual dari manipulasi perlu strategi untuk mempertahankan keaslian. Mekanisme identifikasi keaslian tanpa bantuan tools atau metode khusus secara scientific menimbulkan peluang misinterpretasi. Salah satu metode atau langkah-langkah untuk mendeteksi manipulasi adalah ELA. Implementasi metode Error Level Analysis (ELA) dalam video forensik untuk deteksi manipulasi video menggunakan skema studi kasus dengan melakukan pengujian terhadap dataset video manipulasi. Analisis eksperimen  implementasi metode ELA ini, diintegrasikan dengan model lain misalnya algoritma CNN dengan teknik SVM dan KNN atau treshold yang telah terbukti untuk deteksi manipulasi gambar. Hasil deteksi manipulasi deep fakes memperoleh hasil accuracy sebesar 54%. Model belum bisa mengidentifikasi video Real dan Fake.