BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1. CAPTCHA

CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) merupakan program problem AI (Artificial Intelengence) yang relatif mudah untuk dipecahkan manusia tetapi sangat sulit untuk dipecahkan oleh komputer. AI adalah sebuah simulasi untuk proses kecerdasan manusia oleh mesin, khususnya sistem komputer. Sebuah AI problem dalam CAPTCHA bisa di representasikan dalam banyak cara, seperti teks, gambar, audio, video, dan teka-teki logikal. Text Based CAPTCHA merupakan yang paling banyak digunakan dalam website [1]. Untuk developer situs web yang menggunakan CAPTCHA sebagai fungsi keamanannya, CAPTCHA akan muncul terlebih dahulu sebelum pengguna bisa melakukan akses kedalam halaman web, yang digunakan untuk mengidentifikasi perbedaan antara manusia dan bot secara otomatis.

2.1.1. Keamanan Pada CAPTCHA

Pada penelitian berjudul “Captcha and Its Techniques for Providing Security in Web and Applications” yang dilakukan oleh K.V. Reddy, D. Shiva Rama Krishna dan D.C. Janardana Reddy menuliskan beberapa teknik penggunaan dalam keamanan CAPTCHA, antara lain text based CAPTCHA yang menggunakan teknik words distortion, image based CAPTCHA menggunakan pattern recognition technique dan ada juga jenis keamanan CAPTCHA berbasis audio dan video yang menggunakan teknik mengambil kata atau urutan nomor saat pengacakan [7].

Salah satu penelitian Prawira Adiguna Pangestu dalam skripsinya yang berjudul

“LOCALIZED VISUAL CAPTCHA UNTUK EDUKASI MAKANAN NUSANTARA

BERBASIS ADVERSARIAL EXAMPLES” membahas tentang pembuatan image-based

CAPTCHA menggunakan gambar-gambar makanan nusantara yang diproses menjadi

adversarial examples sehingga lebih aman terhadap serangan dari artificial intelegence

(AI). Analisis dari proof of concept mereka menunjukkan solusi CAPTCHA tersebut

menawarkan keamanan yang tinggi dan usabilitas yang baik. Penelitian menunjukkan

bahwa sistem ini ramah pengguna dengan nilai kepuasan pengguna mencapai 8.1 dari 10

dan waktu pengerjaan dibawah 10 detik [8].

2.2. HTML5

Penelitian ini menggunakan HTML5 karena berfungsi di browser lama dan baru, banyak fitur langsung, seperti elemen tambahan (article, section, figure, dan banyak lagi) yang digunakan untuk menggambarkan konten, dan yang lainnya cukup kompleks dan membantu dalam menciptakan aplikasi Web yang kuat [9]. HTML5 juga memiliki elemen yang sangat berbeda dari yang lain yaitu HTML5 Canvas karena tujuan utamanya adalah untuk manipulasi grafik 2D atau membuatnya dari awal. Dengan memanipulasi elemen kanvas dengan JavaScript API dalam penelitian yang dilakukan, memungkinkan penulis untuk :

1. Membuat grafik dan animasi dinamis yang bereaksi terhadap interaksi pengguna.

2. Membuat Visualisasi data dan grafik berdasarkan data dalam tabel HTML, yang diperbaharui dengan cepat.

3. Membangun UI untuk aplikasi Web.

Sehingga menggunakan elemen kanvas bersama dengan JavaScript API dan sedikit imajinasi, secara keseluruhan merupakan alat yang sangat kuat untuk membuat grafik dinamis dan pengalaman interaktif [10]. Oleh karena itu, penulis menggunakan HTML5 dengan elemen canvas sebagai cara untuk implementasi game based CAPTCHA.

Gambar 1.1 Logo HTML5 2.3. System Usability Scale

Penelitian ini menggunakan System Usability Scale (SUS) sebagai alat pengujian untuk mendapatkan nilai usability yang dikembangkan oleh John Brooke pada tahun 1986. SUS ini merupakan skala usability yang handal, populer, efektif dan murah [11]

yang memiliki 10 pertanyaan dan 5 pilihan jawaban. Pilihan jawaban merupakan Skala

Likert yang terdiri dari sangat tidak setuju sampai sangat setuju. Skala Likert adalah suatu

skala psikometrik yang umum digunakan dalam kuesioner, dan merupakan skala yang paling banyak digunakan dalam riset berupa survei [12]. Hasil jawaban skor yang sudah didapatkan akan dirata-rata dan diambil nilai akhirnya sebagai penentuan pengujian sistem. Skor rata-rata SUS adalah 68, maka jika nilai SUS di atas 68 akan dianggap di atas rata-rata dan nilai dibawah 68 akan dianggap di bawah rata-rata.

2.4. Penelitian Terkait

Dalam penyusunan tugas akhir ini, penulis sedikit banyak terinspirasi dan mereferensi dari penelitian-penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan masalah pada tugas akhir ini. Berikut ini penelitian terdahulu yang berhubungan dengan tugas akhir ini antara lain :

Penelitian yang dilakukan oleh Cao Lei, 2015, “Image CAPTCHA technology

research based on the mechanism of finger-guessing game” [13]. Penelitian ini melakukan

proses untuk membedakan antara pengguna yang beroperasi pada klien jaringan adalah

orang dan bukan mesin, setiap situs dalam pendaftaran, login, posting, permintaan dan

tahapan lainnya memperkenalkan teknologi CAPTCHA, telah mencapai hasil yang jelas

ketika situs web diserang Karena kemampuan pengenalan pola manusia lebih unggul dari

mesin, maka mekanisme permainan menebak-nebak diperkenalkan dalam teknik

CAPTCHA. Dalam praktiknya, jenis teknik ini membutuhkan mesin untuk melakukan

penilaian logika sekunder, ketika beberapa gambar CAPTCHA harus diidentifikasi. Sulit

bagi mesin untuk lulus karena mekanisme permainan jari yang dilakukan secara signifikan

mengurangi kesulitan identifikasi manusia dan salah satu image CAPTCHA yang

memiliki kemajuan teknologi.

Gambar 2.2 Contoh pengajuan pertanyaan [13]

Penelitian yang juga dilakukan oleh Hong Yu dan Mark O. Riedl, “Automatic

Generation of Game-based CAPTCHAs” [4], mengusulkan Automatic Generation-based

CAPTCHA Generation Game (AGCG), di mana sistem AI menghasilkan game yang

ketika dimainkan, membedakan antara manusia dan bot. CAPTCHA berbasis game tidak

hanya memanfaatkan kesulitan bot dalam melakukan pengenalan pola atau objek, tetapi

juga kurangnya pengetahuan akal. Dengan demikian lebih aman tetapi tetap mudah dan

menyenangkan bagi manusia, dibandingkan dengan CAPTCHA tradisional berbasis

visual. Selain itu, sistem AGCG ini mampu mempelajari pengetahuan akal sehat baru

berdasarkan respons pengguna dalam CAPTCHA berbasis permainan.

Gambar 2.3 Contoh CAPTCHA berbasis permainan awal yang dihasilkan [4]

Penelitian yang dilakukan oleh Yang-Wai Chow, Willy Susilo dan Hua-Yu Zhou,

2010, “CAPTCHA challenges for massively multiplayer online games: Mini-game

CAPTCHAs” [14]. Penggunaan program otomatis di Game Massively Multiplayer Online

(MMOGs) telah lama menjadi masalah dalam lingkungan virtual jaringan. Penggunaan

bot memberikan kecurangan pemain dan keuntungan yang tidak adil dibandingkan

pemain jujur lainnya sehingga tanpa banyak usaha, program bot dapat dijalankan terus

menerus selama berjam-jam dan tidak akan pernah lelah. Upaya penelitian telah

mengusulkan penggabungan CAPTCHA dalam permainan untuk mencegah atau

mendeteksi pengguna yang melakukan kecurangan. Penelitian ini menyajikan pendekatan

menggunakan CAPTCHA dalam MMOG yang aman dan menambah nilai gameplay

untuk game. Tantangan CAPTCHA mini-game yang dirancang. Tantangan CAPTCHA

mini-game yang dirancang mengharuskan pemain untuk mengungkapkan karakter yang

tersembunyi dan memilih huruf sesuai dengan karakter tersembunyi tersebut.

Gambar 2.4 Contoh pemain harus mengungkap karakter yang tersembunyi [14]

Penelitian yang dilakukan oleh J. Santhiya, 2015, “A Study on Game-Based Cartoon CAPTCHA” [15]. CAPTCHA adalah jenis uji tantangan-respons yang digunakan dalam komputasi sebagai upaya untuk memastikan bahwa respons dihasilkan oleh seseorang. Namun, seperti yang telah banyak dilaporkan oleh para peneliti, CAPTCHA konvensional dapat diatasi dengan state of the art malwares karena kemampuan komputer mendekati kemampuan manusia. Oleh karena itu, CAPTCHA harus dikembangkan atas dasar pemrosesan kognitif-manusia serta ramah pengguna. Jadi dalam tulisan ini, peneliti mengusulkan Drag and Drop (DnD) dari gambar CAPTCHA.

Gambar 2.5 Contoh Drag and Drop CAPTCHA [15]

Penelitian yang dilakukan oleh Chien-Ju Ho, Chen-Chi Wu, Kuan-Ta Chen dan

Chin-Laung Lei, 2011, “DevilTyper: A Game for CAPTCHA Usability Evaluation” [16].

CAPTCHA adalah solusi efektif dan banyak digunakan untuk mencegah program komputer (mis., bot) melakukan tindakan otomatis tetapi sering kali berbahaya, seperti mendaftarkan ribuan akun email gratis atau memposting iklan di blog Web. Dalam artikel ini, peneliti mengusulkan permainan human computation untuk mengukur kegunaan dari CAPTCHA dengan nama DevilTyper. Dalam permainan ini, pemain mencoba untuk mengalahkan devil sebanyak mungkin dengan memecahkan CAPTCHA. Hasil evaluasi peneliti menunjukkan bahwa DevilTyper menyediakan platform yang menyenangkan dan efisien bagi desainer CAPTCHA untuk menilai kegunaan CAPTCHA mereka dan dengan demikian meningkatkan desain CAPTCHA.

Gambar 2.6 CAPTCHA melekat pada setiap iblis [16]

Gambar 2.7 Contoh permainan DevilTyper [16]

Penelitian yang dilakukan oleh Rahul Saha, Riyanka Manna dan Dr. G. Geetha, 2012, “CAPTCHINO- A Gamification of Image-based CAPTCHAs to Evaluate Usability Issues” [17]. Teknologi CAPTCHA sedang booming di bidang keamanan informasi.

Namun seringkali para perancang CAPTCHA melupakan masalah terkait dengan

kegunaannya karena tujuan CAPTCHA adalah untuk mengurangi beban penyelesaiannya

seiring dengan kekokohan. Dalam tulisan ini, peneliti menunjukkan analisis dari beberapa

CAPTCHA berbasis gambar dengan faktor kegunaan yang berbeda. Ada berbagai jenis

CAPTCHA berbasis gambar dalam teknologi desain CAPTCHA saat ini. Peneliti telah

memilih empat yang populer di antaranya yaitu Negative CAPTCHA, Assira, Geometric

Centre CAPTCHA, Rotation CAPTCHA. Peneliti juga telah merancang dua jenis gambar

baru berbasis CAPTCHA yaitu Claptcha dan Combocaptcha. Setiap CAPTCHA berbasis

gambar yang digunakan di sini mewakili beberapa faktor kegunaan terkait. Analisis ini

dibuat secara manual dengan data yang dikumpulkan oleh konsep GWAP. GWAP adalah

metode pengumpulan data dalam waktu singkat tetapi dengan jumlah yang besar.

Table 2.1 Contoh Masalah Kegunaan dengan CAPTCHA berbasis gambar [17]

Penelitian yang juga dilakukan oleh Deepika Rajpal dan Abhigyan Tiwari, 2018,

“Non-Intrusive Intellectual Gaming CAPTCHA for Optimal Web Security” [18]. Di era penggunaan internet yang berlebihan, tes turing diperlukan untuk menentang berbagai serangan di situs web dengan membedakan aktivitas berbasis mesin dari manusia.

CAPTCHA digunakan untuk memberitahu komputer dan manusia merupakan tes untuk

mengidentifikasi apakah pengguna yang berinteraksi adalah manusia atau robot. Di antara

berbagai teknik yang diterapkan, Gaming CAPTCHA adalah salah satu CAPTCHA yang

sangat aman yang sedang tren saat ini. Sebagian besar game CAPTCHA didasarkan pada

logika sederhana di mana pengguna dapat menyelesaikannya dengan menyeret objek ke

posisi target dan beberapa seringkali sulit dipecahkan bahkan oleh manusia karena tingkat

kesulitannya. Di sini, permainan yang diusulkan memiliki antarmuka grafis yang tinggi

bersama dengan interaksi yang menarik yang dapat menginspirasi pengguna untuk

menyelesaikannya tanpa gangguan. Game yang diusulkan membutuhkan pengenalan

objek berbasis ucapan bersama dengan beberapa gerakan logis yang menyembunyikan

bidang input. Permainan memiliki berbagai masalah AI pada fase yang berbeda yang

membuatnya lebih intelektual dibandingkan dengan yang sebelumnya. Motif sistem

adalah untuk memberikan tingkat keamanan terbaik yang tidak dapat dipecahkan dan

dapat menggantikan sistem yang ada.

Gambar 2.8 Non-Intrusive Intellectual Gaming CAPTCHA [18]