🛡️ DEFORAG — Sistem Forensik Deteksi Deepfake

DEFORAG (Digital Forensic & Deepfake Detection Engine) adalah sistem analisis forensik digital tingkat lanjut yang dikembangkan oleh ANTENK TEAM untuk mendeteksi manipulasi wajah dan rekayasa kecerdasan buatan (deepfake) pada berkas foto maupun video.

Sistem ini menggabungkan model deep learning (CNN) berkinerja tinggi dengan analisis statistik sinyal (domain frekuensi), deteksi inkonsistensi geometri (landmark wajah), serta metadata forensik untuk menghasilkan akurasi deteksi yang sangat andal (AUC: 98.56%).

---

🚀 Alur Kerja Sistem

graph TD
    Input[Input Media: Foto / Video] --> VP[Video Processor & Frame Extractor]
    VP --> FE[Face Extractor: MTCNN / Haar Cascade]
    FE --> Modules[Analisis Multi-Modul]
    
    subgraph Modules[Modul Analisis Forensik]
        CNN[🧠 CNN: EfficientNet-B4]
        Freq[📊 Frekuensi: FFT & DCT]
        Land[📐 Geometri: MediaPipe Face Mesh]
        Tex[🔬 Tekstur: Local Binary Patterns]
        EXIF[📝 Metadata: EXIF Analyzer]
        Finger[🔑 GAN Fingerprint]
        Temp[🎞️ Temporal: Konsistensi Video]
    end
    
    CNN --> EV[🗳️ Ensemble Voter]
    Freq --> EV
    Land --> EV
    Tex --> EV
    EXIF --> EV
    Finger --> EV
    Temp --> EV
    
    EV --> Verdict{Keputusan Final}
    Verdict --> Output[🖥️ Ringkasan Console]
    Verdict --> PDF[📄 Laporan PDF Forensik Resmi]

Loading

---

✨ Fitur Utama

1. Analisis Ensemble Multi-Modul: Menggabungkan hasil analisis dari berbagai aspek (visual, spektral, spasial, temporal, dan metadata) menggunakan bobot kontribusi yang dioptimalkan untuk mengurangi tingkat kesalahan false positive.
2. Deep Learning Classifier (CNN): Didukung arsitektur EfficientNet-B4 yang dilatih secara khusus untuk membedakan wajah asli dari hasil generasi deepfake berbasis AI generative terkini.
3. Deteksi Spektral Frekuensi (FFT & DCT): Mengidentifikasi artefak periodik dan anomali spektrum frekuensi tinggi yang sering ditinggalkan oleh generator gambar AI (GAN/Diffusion).
4. Deteksi Inkonsistensi Geometri Landmark: Memanfaatkan MediaPipe Face Landmarker (478 landmark) untuk menganalisis simetri wajah, rasio proporsi, dan gerakan kedipan mata yang tidak natural.
5. Generator Laporan PDF Forensik: Menghasilkan dokumen laporan analisis forensik PDF resmi berbahasa Indonesia dengan nomor laporan unik, statistik visual, dan penjelasan teknis yang siap digunakan untuk kebutuhan dokumentasi.

---

📁 Struktur Proyek

deforag/
├── deforag.py             # CLI Interface utama aplikasi
├── install.py             # Script instalasi dependensi otomatis (Windows-compatible)
├── requirements.txt       # Daftar pustaka Python yang dibutuhkan
├── README.md              # Dokumentasi proyek
├── LICENSE                # Lisensi proyek (MIT License)
│
├── deforag/               # Source code utama aplikasi
│   ├── modules/           # Modul-modul analisis forensik (CNN, FFT, Landmark, dll)
│   └── utils/             # Modul utilitas pendukung (Face Extractor, Video Processor, Visualizer)
│
├── ensemble/              # Mekanisme voting/penggabungan keputusan analisis
├── models/                # Folder penyimpanan berkas bobot model (*.pth)
├── foto_dan_video/        # Sampel media uji coba (foto & video)
└── hasil forensik/        # Folder output hasil pembuatan dokumen laporan PDF

---

🛠️ Instalasi & Persiapan

1. Kloning Repositori

git clone https://github.com/rizkyfy/DEFORAG.git
cd deforag

2. Instal Dependensi

Jalankan script instalasi otomatis untuk menyiapkan virtual environment dan mengunduh seluruh dependensi yang diperlukan:

python install.py

3. Siapkan Model Weights

Unduh berkas bobot model deforag_final.pth (74.6 MB) lalu letakkan berkas tersebut di dalam folder models/:

deforag/
└── models/
    ├── deforag_final.pth
    └── model_config.json

---

💻 Penggunaan CLI (Command Line Interface)

Aplikasi dijalankan melalui file deforag.py dengan parameter sebagai berikut:

Analisis Cepat Gambar/Foto

python deforag.py --input foto_dan_video/fake.PNG

Analisis Video dengan Pembuatan Laporan PDF

python deforag.py --input foto_dan_video/deepfake_video.mp4 --report

Analisis Gambar & Menyimpan PDF ke Folder Kustom

python deforag.py --input foto_dan_video/real_bowo.jpg --report --output ./hasil_analisis

Mode Detail (Verbose)

python deforag.py --input foto_dan_video/fake.PNG --verbose

---

📊 Detail Parameter CLI

Parameter	Singkatan	Deskripsi	Default
--input	-i	(Wajib) Path ke gambar atau video yang akan dianalisis	-
--report	-r	Jika disertakan, sistem akan membuat dokumen laporan PDF resmi	False
--output	-o	Direktori tempat menyimpan laporan PDF hasil analisis	.
--verbose	-v	Menampilkan log analisis detail per frame/modul ke konsol	False
--no-color	-	Menghilangkan format warna ANSI pada teks konsol	False

---

⚖️ Lisensi

Proyek ini dilisensikan di bawah MIT License - lihat berkas LICENSE untuk detail lebih lanjut.

Developed with ❤️ by ANTENK TEAM - 2026