# Skor dan ambang batas pencocokan wajah

Source: https://help.didit.me/id/liveness-biometrics/face-match-thresholds
Updated: 2026-10-12

Pencocokan wajah mengembalikan skor kemiripan, bukan ya atau tidak. Dua ambang batas, penolakan dan peninjauan, menentukan penipuan dan beban antrean Anda.

Pencocokan wajah mengembalikan **skor kemiripan**, bukan ya atau tidak. Anda
mengatur dua ambang batas: di bawah ambang batas penolakan sesi ditolak, di
antara keduanya sesi masuk ke peninjauan, di atas ambang batas peninjauan
sesi lolos. Di mana Anda menempatkannya adalah keputusan kebijakan, dan itu
adalah pengungkit utama baik pada tingkat penipuan maupun antrean peninjauan
Anda.

## Arti skor tersebut

[Video: Pencocokan wajah - Didit Academy](https://www.youtube.com/watch?v=7htTWCWsl60&t=376)

[Video: Autentikasi biometrik: verifikasi ulang pengguna yang kembali dengan selfie - Didit Academy](https://www.youtube.com/watch?v=gJ7BQkNsFjw)

![Konsol Didit: Skor dan ambang batas pencocokan wajah](https://help.didit.me/screenshots/session-detail-light.webp)

*Skor dan pengaruhnya terhadap keputusan sama-sama ada pada sesi tersebut.*

Pencocokan wajah 1:1 membandingkan swafoto dengan potret pada dokumen dan mengembalikan skor kemiripan. Ini adalah ukuran seberapa mirip dua wajah - bukan sebuah kepastian tentang identitas, karena tidak ada perbandingan biometrik yang bisa memastikan hal itu.

Itulah sebabnya platform ini memberi Anda dua ambang batas, bukan satu putusan tunggal.

## Tiga rentang

| Rentang | Yang terjadi |
|---|---|
| Di atas ambang batas peninjauan | Lolos secara otomatis |
| Di antara kedua ambang batas | Sesi masuk ke **In Review** agar diputuskan oleh seseorang |
| Di bawah ambang batas penolakan | Sesi ditolak secara otomatis, dengan `LOW_FACE_MATCH_SIMILARITY` |

Kedua ambang batas diatur pada langkah pencocokan wajah di alur kerja Anda, sehingga alur kerja yang berbeda bisa memiliki selera risiko yang berbeda - alur pembukaan akun bernilai tinggi dan pemeriksaan usia berisiko rendah tidak perlu memiliki pengaturan yang sama.

## Apa yang sebenarnya menurunkan skor pengguna asli

Sebelum memperketat apa pun, ketahui dulu apa yang memengaruhi skor pengguna yang sah:

- **Usia foto dokumen.** Potret yang diambil sepuluh tahun lalu memang secara wajar kurang mirip.
- **Kualitas cetak dan pindai.** Sebagian negara mencetak potret berukuran kecil dan kontras rendah; kartu yang sudah usang membuatnya lebih buruk lagi.
- **Penutup wajah.** Kacamata, topi, riasan tebal, janggut yang belum ada sebelumnya.
- **Pencahayaan dan kamera.** Ruangan yang gelap dan kamera depan yang murah sama-sama mengurangi kemiripan.

Tidak satu pun dari ini merupakan penipuan, dan semuanya lebih umum terjadi di sejumlah pasar dibanding pasar lainnya. Jika pengguna Anda cenderung memiliki dokumen yang lebih lama, ambang batas yang disetel berdasarkan paspor baru akan menolak orang-orang asli.

## Memilih ambang batas

Trade-off-nya simetris dan tidak terhindarkan:

- **Ambang batas yang lebih ketat** menangkap lebih banyak penipu dan mengirim lebih banyak pengguna asli ke peninjauan atau penolakan.
- **Ambang batas yang lebih longgar** meloloskan lebih banyak pengguna asli dan membiarkan lebih banyak penipu lolos.

Cara praktis untuk mengaturnya:

1. **Mulai dengan pengaturan bawaan dan kumpulkan data**

   Jalankan lalu lintas nyata melalui pengaturan bawaan selama beberapa ratus sesi sebelum mengubah apa pun. Anda tidak bisa menyetel berdasarkan intuisi.

2. **Lihat apa yang masuk ke peninjauan, dan mengapa**

   Buka sesi-sesi pada rentang peninjauan. Jika seorang peninjau menyetujui hampir semuanya, ambang batas peninjauan Anda terlalu tinggi - itu menghasilkan pekerjaan tanpa keputusan di dalamnya.

3. **Lihat penolakannya**

   Jika sesi yang ditolak sebagian besar adalah pengguna asli dengan dokumen lama, ambang batas penolakan Anda terlalu tinggi untuk populasi Anda.

4. **Pindahkan satu ambang batas dalam satu waktu**

   Ubah satu, biarkan yang lain tetap, lalu ukur ulang. Memindahkan keduanya sekaligus tidak memberi tahu apa pun tentang mana yang berpengaruh.

> **Warning:** Jangan menyetel ambang batas hanya untuk menghilangkan satu keluhan
> tertentu. Satu pengguna yang ditolak bukanlah sebuah sinyal, dan
> melonggarkan ambang batas untuk membersihkan satu kasus juga melonggarkannya
> untuk setiap penipu. Perbaiki kasus individual dengan keputusan peninjauan
> manual atau pengiriman ulang; ubah ambang batas hanya berdasarkan pola.

## Memperlebar rentang peninjauan bukan tanpa konsekuensi

Rentang peninjauan yang lebar terasa aman - tidak ada yang ditolak secara otomatis, seorang manusia melihat semua yang meragukan. Dalam praktiknya, ini mengubah masalah keputusan menjadi masalah staf: antreannya membesar, peninjauannya menjadi kurang cermat, dan kualitas keputusan efektifnya menurun. Lihat [sesi yang terjebak dalam peninjauan](https://help.didit.me/id/verification-sessions/session-in-review).

## Pemeriksaan yang lebih kuat mengalahkan ambang batas yang lebih baik

Jika pencocokan wajah adalah titik lemah Anda, perubahan dengan dampak terbesar biasanya bukan ambang batasnya sama sekali:

- **NFC** membaca potret langsung dari chip dokumen - gambar milik penerbit sendiri, dengan kualitas penuh - yang menghilangkan variabel degradasi cetak.
- **Liveness aktif** menaikkan biaya untuk melakukan serangan presentasi, sehingga skor yang berada di batas lebih kecil kemungkinannya merupakan sebuah serangan sejak awal.

## Menguji ambang batas Anda sebelum go-live

Sandbox memiliki skenario yang persis untuk ini: `decline_face_match_low_similarity` untuk kegagalan yang jelas dan `review_face_match_borderline` untuk skor di dalam rentang peninjauan. Gunakan skenario tersebut untuk memastikan alur kerja Anda mengarahkan setiap rentang ke tempat yang Anda kira sebelum pengguna asli mengalaminya. Lihat [menguji di sandbox](https://help.didit.me/id/getting-started/sandbox-and-testing).