Jakarta (Riaunews.com) – Kasus salah tangkap kembali terjadi. Kali ini, seseorang bernama Abdul Manaf yang sebelumnya ditetapkan sebagai tersangka kasus pengeroyokan terhadap dosen Universitas Indonesia (UI) Ade Armando, dipastikan tidak terlibat.
Hal tersebut diklarifikasi langsung oleh Kepala Bidang Humas Polda Metro Jaya, Komisaris Besar Endra Zulpan. Zulpan mengatakan, Abdul Manaf bukan sosok pelaku yang teridentifikasi dan dicari polisi.
“Gini, jadi Abdul Manaf bisa saya sampaikan bahwa dia tidak termasuk orang yang melakukan pemukulan,” ujar Zulpan, dalam keterangannya, Rabu (13/4/2022) malam.
Zulpan menjelaskan, mulanya Abdul Manaf teridentifikasi melalui teknologi pengenal wajah alias face recognition milik Polda Metro Jaya. Menurutnya, Abdul masuk ke dalam data terduga pelaku lantaran sistem face recognition yang mereka miliki kurang akurat.
“Jadi karena orang yang kami duga pelaku itu menggunakan topi, teknologi face recognition Polda Metro Jaya tingkat akurasinya tidak 100 persen,” ungkap Zulpan Kompas.com.
“Sehingga Abdul Manaf bisa dikatakan bukan sebagai pelaku dan sudah kami lakukan pemeriksaan,” imbuh dia.
Kejadian “salah tangkap” yang disebabkan oleh teknologi face recognition ini juga sempat terjadi di beberapa wilayah di dunia.
Pada 2020 lalu, misalnya, pihak kepolisian New Jersey, AS, mengumumkan bahwa pria yang ditangkapnya terkait kasus pencurian di sebuah hotel di Woodbridge pada 2019 lalu terbukti tidak bersalah.
Pria itu ditangkap setelah diidentifikasi menggunakan face recognition, dan polisi menyimpulkan bahwa teknologi tersebut keliru setelah berbagai proses penyelidikan.
Masih di AS, kejadian yang sama juga terjadi pada tahun yang sama di Detroit, di mana kepolisian setempat mengumumkan bahwa mereka salah tangkap setelah mengandalkan teknologi face recognition untuk kasus pencurian toko pada 2018 lalu.
Lantas, apa sebenarnya teknologi face recognition? Bagaimana cara kerjanya dan mengapa bisa membuat pihak kepolisian salah tangkap orang?
Apa itu face recognition?
Facial atau face recognition adalah teknologi yang bisa dipakai untuk mengidentifikasi wajah seseorang untuk berbagai kepentingan. Salah satunya adalah proses penyelidikan atau pencarian tersangka dalam suatu kasus.
Berdasarkan informasi yang dilansir perusahaan keamanan siber Kaspersky, teknologi face recognition akan bekerja secara bertahap supaya bisa mengidentifikasi seseorang dengan akurat.
Pertama-tama, kamera yang dibekali dengan teknologi tersebut akan mengidentifikasi wajah target yang diincar.
Setelah itu, wajah tersebut akan dianalisis secara detail menggunakan teknologi pencitraan 2D atau 3D. Ada beberapa data yang diambil di sini mencakup data bentuk wajah, mata, hidung, dan lain sebagainya.
Selanjutnya, berbagai data wajah tersebut akan dikonversikan ke data atau informasi digital, dan nantinya bakal disesuaikan dengan data wajah lainnya yang ada di dalam database atau sebuah sistem.
Untuk menentukan hasil akhinya, sistem lantas bakal menggunakan sebuah algoritma untuk mencocokkan data wajah yang baru saja diambil dengan data wajah yang sudah tersimpan di dalam sistem.
Adapun algoritma tersebut dipakai supaya teknologi face recognition bisa menyesuaikan data wajah yang ada di dalam database dengan akurat dan cepat.
Celah salah identifikasi
Center for Strategic & International Studies (CSIS) mengatakan bahwa face recognition bisa memiliki tingkat akurasi yang nyaris sempurna, yaitu 99,97 persen.
Meski demikian, ada sejumlah faktor yang bisa membuat tingkat akurasi teknologi tersebut menurun, dan bahkan salah mengidentifikasi orang.
“Tingkat akurasi setinggi ini bisa dicapai apabila kamera mengambil gambar dengan kondisi yang ideal, seperti posisi dan pencahayaannya pas, begitu juga obyek wajah yang dipotret tidak dihalangi (dengan berbagai aksesori),” tulis CSIS dalam sebuah blog.
Faktor terhalang berbagai aksesori ini setali tiga uang dengan penjelasan mengapa teknologi face recognition yang dimiliki Polda Metro Jaya tadi tidak akurat, di mana Zulpan menyebut pelaku tengah mengenakan topi ketika dipotret.
Selain itu, posisi atau angle pengambilan gambar untuk diidentifikasi juga bisa menjadi faktor penentu tingkat keakurasian face recognition.
Ketika foto wajah diambil di kondisi bebas, atau katakan wajah target tidak siap untuk dipotret (sedang tertawa, ekspresi tidak pas, dan lain sebagainya) atau terhalang bayangan, misalnya, tingkat kekeliruan face recognition bisa meningkat.
Di samping itu, faktor umur pemilik wajah juga bisa menurunkan tingkat akurasi face recognition.
Sebab, perubahan di kontur wajah tentunya akan membuat sistem mencari data wajah lainnya yang sesuai dengan kontur wajah baru tersebut. Kesulitan ini terjadi apabila umur foto wajah yang diambil terpaut belasan tahun dengan umur foto wajah yang ada di dalam sistem.
Perlu dicatat, tingkat akurasi atau kekeliruan face recognition ini bisa berbeda-beda tiap vendor.
Saat ini, ada sejumlah vendor yang menyediakan teknologi pengenalan wajah untuk berbagai kepentingan. Beberapa vendor tersebut mencakup Kairos, Noldus, Affectiva, Sightcorp, Nviso, dan masih banyak lagi.
Mengapa masih banyak digunakan?
Meski bisa buat orang keliru atau salah tangkap seperti beberapa kejadian di atas, teknologi pengenalan wajah sendiri dinilai tetap berguna untuk berbagai macam use case.
Salah satu yang paling dekat dengan kita adalah penggunaan fitur biometrik face unlock yang ada di berbagai smartphone masa kini.
Selain dipakai untuk proses pengenalan pemilik ponsel, teknologi ini juga bisa dipakai untuk proses penegakan hukum seperti disebutkan di atas, serta meningkatkan efisiensi dalam berbagai proses verifikasi pengguna.
Di bandara, misalnya, banyak pengelola bandara yang memanfaatkan teknologi ini supaya proses check-in atau verifikasi penumpang bisa dilakukan dengan cepat tanpa bikin antre, sebagaimana dihimpun KompasTekno dari Kaspersky.com, Kamis (14/4/2022).
Teknologi ini juga bisa dipakai untuk mencari orang yang hilang, verifikasi nasabah di bank, memverifikasi data pasien di rumah sakit, keperluan absensi di kantor, serta bisa dipakai untuk meningkatkan pengalaman pengguna di berbagai aspek.
Kendati demikian, teknologi ini juga rentan terhadap sejumlah isu seperti privasi yang tidak terjaga, rentan dicuri, storage yang cepat menipis karena sistem harus menyimpan banyak foto wajah, serta mudah ditipu dan dibuat keliru oleh banyak faktor tadi.
Ibarat dua sisi mata uang, suatu teknologi, secanggih apapun teknologi tersebut, berpotensi bakal berbahaya bagi pihak yang menggunakannya, di samping berbagai keuntungan dan kemudahan yang ditawarkan.***
[button color=”red” size=”small” link=”https://tekno.kompas.com/read/2022/04/14/17050047/apa-itu-teknologi-face-recognition-dan-bagaimana-cara-kerjanya-?page=all” icon=”” target=”true”]Baca Artikel Asli[/button]
