Muhammad Fathir Ikhsan

Laporan Praktik Kerja Lapangan ini mendokumentasikan kontribusi Muhammad Fathir Ikhsan sebagai R&D UI/UX di PT. Dompet Impian Indonesia dalam mengembangkan platform Web Visitor Analysis bernama INVSYN. Menggunakan pendekatan metodologi Design Thinking (mulai dari Empathize hingga Test), laporan ini merinci proses perancangan antarmuka visual yang intuitif menggunakan Figma serta implementasi teknis Front End berbasis Next.js untuk menyajikan data analitik kompleks seperti trafik, audiens, dan distribusi geografis menjadi wawasan bisnis yang mudah dipahami. Hasil akhirnya berupa sistem dashboard interaktif yang terintegrasi dengan pelacakan data real-time untuk mendukung strategi pemasaran di...

Muhammad Fathir Ikhsan

Penyebaran konten deepfake yang masif menuntut sistem deteksi yang tidak hanya akurat, tetapi juga transparan, mengingat mayoritas sistem saat ini masih bersifat blackbox. Penelitian ini bertujuan mengembangkan aplikasi web pendeteksi video deepfake menggunakan pendekatan Explainable Artificial Intelligence (XAI). Penelitian ini membandingkan dua arsitektur hybrid, yaitu ResNet50-LSTM dan EfficientNetB0-LSTM yang dilengkapi mekanisme attention, menggunakan 2.400 video dari dataset FaceForensics++ C23. Interpretasi visual prediksi dilakukan melalui metode Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM). Hasil evaluasi menunjukkan model ResNet50-LSTM lebih unggul dengan nilai AUC 0,9331...

Muhammad Fathir Ikhsan

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan, khususnya pada bidang pembelajaran mendalam generatif, telah memungkinkan sintesis media digital yang semakin sulit dibedakan dari konten aslinya. Deepfake teknik manipulasi video berbasis deep neural network yang mampu menggantikan identitas wajah seseorang dalam video sumber dengan wajah target secara meyakinkan kini tidak lagi memerlukan infrastruktur komputasi khusus selain unit pemrosesan grafis tingkat konsumen. Penelitian ini mengadopsi pendekatan berbasis temporal dengan arsitektur hybrid CNN-LSTM yang diperkuat metode Explainable AI (Grad-CAM). Metodologi penelitian disusun dalam lima tahap berurutan, meliputi Pengumpulan Dataset, Pra-pemros...