## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 238 − 244 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2528

## Sistem Pakar Deteksi Covid-19 Dengan Lie Detection Menggunakan Metode Circle Hough Transform
Bagus Priambodo * , Yuwan Jumaryadi
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia Email: 1,* bagus.priambodo@mercubuana.ac.id, 2 yuwan.jumaryadi@mercubuana.ac.id Email Penulis Korespondensi: bagus.priambodo@mercubuana.ac.id Submitted: 25/10/2022; Accepted: 29/11/2022; Published: 30/11/2022
Abstrak −Jumlah tenaga kesehatan yang terinfeksi Covid-19 di Indonesia terus bertambah di tengah pandemi virus corona. Tak hanya dokter, perawat dan tenaga pendukung medis lainnya pun terpapar oleh covid 19. Sampai saat ini IDI mencatat lebih dari 180 tenaga kesehatan meninggal dunia akibat corona. Para tenaga kesehatan berguguran karena minimnya Alat Pelindung Diri (APD) dan kelelahan. Pencegahan kontak langsung antara pasien tanpa gejala dan tenaga kesehatan merupakan cara untuk menghindari  tenaga  kesehatan  tertular  covid  19.  Sistem  pakar  diagnosa  covid  19  dengan  lie  detection  diusulkan  untuk digunakan  bagi  pasien  yang  hendak  berobat  ke  Puskesmas  sebelum  mereka  bertemu  langsung  dengan  tenaga  kesehatan. Beberapa penelitian sebelumnya telah membuktikan bahwa metode certainty dapat digunakan untuk mendiagnosa covid 19 dengan  akurasi  mencapai  90%,  dengan  syarat  pasien  menjawab  pertanyaan  dengan  jujur.  Pada  penelitian  ini  ditambahkan control  question  dan  pupil  detection  menggunakan  circle  hough  transform  untuk  mengetahui  apakah  pasien  yang  hendak berobat  tidak  berbohong  ketika  menjawab  pertanyaan  mengenai  gejala  gejala  terpapar  covid,  rekam  jejak  perjalanan  dan riwayat keluarga yang terpapar covid. Kombinasi antara sistem pakar dan lie detection diharapkan dapat menjadi alternatif pelindung  pertama  tenaga  kesehatan  dari  pasien  tanpa  gejala.  Berdasarkan  hasil  pengujian  aplikasi  yang  dilakukan  dapat diketahui pergerakan pupil pasien ketika menjawab pertanyaan.
Kata Kunci: Aplikasi Kesehatan; Covid 19; Circle Hough Transform; Deteksi Kebohongan; Sistem Pakar
Abstract −The  number  of  health  workers  infected  with  Covid-19  in  Indonesia  continues  to  grow  amid  the  coronavirus pandemic. Not only doctors, nurses and other medical support staff have been exposed to Covid-19. To date, IDI has recorded more than 180 health workers who have died from Corona. Health workers are dying because of a lack of Personal Protective Equipment  (PPE)  and  fatigue.  Prevention of  direct  contact  between  asymptomatic patients  and  health  workers  is  a way  to prevent health workers from contracting COVID-19. An expert system for diagnosing COVID-19 with lie detection is proposed to be used for patients who wish to seek treatment at a health center before they meet face-to-face with health workers. Several previous studies have proven that the certainty method can be used to diagnose COVID-19 with an accuracy of up to 90%, provided that the patient answers questions honestly. In this study, control questions and pupil detection were added using the circle hard transform to find out whether patients who wanted treatment did not lie when answering questions about symptoms of exposure to Covid, travel history and family history of exposure to Covid. The combination of an expert system and lie detection is expected to be the first protective alternative for health workers from asymptomatic patients. Based on the results of the application testing carried out, it can be seen that the movement of the patient's pupils when answering questions.
Keywords : Healthcare Application; Covid 19; Circle Hough Transform; Lie Detection; Expert System

## 1. PENDAHULUAN
Jumlah tenaga kesehatan yang terinfeksi Covid-19 di Indonesia terus bertambah di tengah pandemi virus corona. Tak  hanya  dokter,  perawat  dan  tenaga  pendukung  medis  lainnya  pun  terpapar  oleh  covid  19.  Sampai  bulan September 2020  IDI mencatat lebih dari 180 tenaga kesehatan meninggal dunia akibat corona [1], 115 diantaranya merupakan  dokter  [2].  Para  tenaga  kesehatan  berguguran  karena  minimnya  Alat  Pelindung  Diri  (APD)  dan kelelahan. Pencegahan kontak langsung antara pasien tanpa gejala dan tenaga kesehatan merupakan cara untuk menghindari  tenaga  kesehatan  tertular  covid  19.  Alat  pelindung  diri  (APD)  yang  digunakan  tenaga  kesehatan berfungsi untuk mencegah kontak langsung antara Pasien tanpa gejala dan tenaga kesehatan, akan tetapi saat ini harga APD sangat mahal dan susah didapat. Alternatif pencegahan lain adalah melakukan test swab kepada pasien tanpa gejala, akan tetapi biaya test swab juga tidak murah. Perlu sebuah alternatif penapis bagi pasien tanpa gejala berobat ke puskesmas, sehingga pasien yang berpotensi terpapar covid 19 tidak bertemu tenaga kesehatan yang tidak menggunakan APD.
Sistem  pakar  diagnose  covid  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  covid  19  dengan  tingkat  keakuratan mencapai di atas 90 % [3][4], akan tetapi hal ini dicapai apabila user tidak menipu atau berbohong dalam menjawab pertanyaan  dalam  aplikasi  sistem  pakar.  Perilaku ketidakjujuran  ini  bahkan  sempat  menyebabkan  sejumlah  RS ditutup akibat lebih dari 40 tenaga kesehatannya terpapar corona akibat kontak langsung dengan pasien yang tidak jujur  [5], tidak hanya tidak jujur dalam Riwayat perjalanan  [6], bahkan keluarga mereka marah apabila ditanya mengenai Riwayat kontak [7].
Deception atau ketidakjujuran dapat dideteksi dengan memperhatikan ukuran pupil dari orang yang sedang berbicara [8][9][10], cara lain dalam mendeteksi kejujuran adalah memberikan pertanyaan yang tidak terduga atau unexpected  question  [11][12].  Pada  penelitian  ini  kami  menggabungkan  pertanyaan  diagnose  covid  19  dengan pertanyaan yang tidak terduga dengan memantau perubahan pupil dari pasien dalam menjawab pertanyaan.
Penelitian  yang  berkaitan  dengan  pendeteksian  kebohongan  telah  lama  dilakukan.  Bahkan  sebelum teknologi komputer berkembang pesat. Sebelumnya telah dilakukan penelitian yang dilakukan oleh Gonzales (2018)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 238 − 244 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2528
untuk mendeteksi kebohongan diantaranya menggunakan metode tradisional untuk mendeteksi kebohongan [13] (misalnya poligraf, GSR, detak jantung) walaupun hasilnya lebih sering menimbulkan lebih banyak kontroversi daripada  keberhasilan  deteksi  kebohongan.  Selain  itu  penelitian  yang  dilakukan  oleh Walczyk ,  dkk  (2012) menggunakan pendekatan psikologi [14], penelitian ini berusaha mendeteksi kebohongan dengan cara psikologi, dimana  penelitian  ini  berusaha  mendeteksi  kebohongan  berdasarkan  empat  parameter  yaitu:  waktu  respon, jawaban konsisten pergerakan mata yang cepat, dan ukuran pupil. Dalam penelitian mereka melakukan eksperimen dengan meminta partisipan untuk menjadi saksi. Para partisipan ini diminta untuk menonton video kriminal dalam sekali tayang, setelah itu para partisipan diminta untuk menjawab bebera pertanyaan yang disediakan. Terdapat tiga skenario dalam eksperimen ini yaitu: bohong terencana, bohong tidak terencana dan jujur, akurasi yang dicapai mencapai 69%. Penelitian lainnya dilkukan oleh Walczyk (2009), berusaha untuk mendeteksi kebohongan dengan cara melibatkan sejumlah partisipan [15]. Dalam eksperimen yang mereka menghitung waktu respon dan melihat inkonsistensi dari seluruh jawaban dari partisipan sebagai petunjuk untuk penipuan. Dalam melakukan eksperimen para partisipan diminta untuk duduk didepan penanya dengan microphone, lalu diminta untuk menjawab sejumlah pertanyaan umum.
Setelah teknologi berkembang pesat, terutama dalam bidang image processing dan computer vision [16]. Sejumlah penelitian deteksi kebohongan mulai dikembangkan berbasiskan teknologi komputer. Pergerakan pupil dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  kebohongan.  Beberapa  penelitian  memantau  pergerakan  dan  ukuran  pupil untuk  mendeteksi  kebohongan,  antara  lain  penelitian  oleh  [10]  memantau  lebar  dari  pupil  dan  kedipan  mata menggunakan  metode  Hough  Transform  dan  Frame  Difference  dengan  Fuzzy  Logic,  penelitian  lain  oleh  [9] memantau pergerakan mata dan ukuran pupil untuk mendeteksi kebohongan, penelitian lain oleh [8] memantau ukuran pupil menggunakan neural network. Selain itu juga ada penelitian yang dilakukan oleh [17] telah membuat sistem  pendeteksian  kebohongan  melalui  perubahan  diameter  pupil  mata,  dimana  Sistem  yang  dibuat  dapat mengetahui perubahan diameter pupil mata, untuk mengetahui kebohongan yang dilakukan oleh seseorang. Hasil uji  coba  menunjukkan  keberhasilan  dalam  mendeteksi  orang  yang  berbohong  sebesar  57.27%,  dan  orang  jujur yang terdeteksi jujur sebesar 42.72 %.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Sistem Pakar
Sistem pakar atau Expert system merupakan aplikasi yang dikembangkan dengan mengadopsi pengetahuan dari pakar sehingga komputer dapat menyelesaikan masalah yang biasa diselesaikan oleh para pakar[18]. Sistem pakar dapat digunakan untuk menyelesaikan berbagai macam masalah seperti masalah dalam insomnia [19]. Lebih jauh lagi  sistem  pakar  dapat  diartikan  sebagai  program  komputer  cerdas  yang  digunakan  pengetahuan  dan  prosedur inferensi untuk memecahkan masalah yang cukup sulit membutuhkan keahlian manusia yang signifikan sebagai pemecahan  solusinya.  Sehingga  sstem  pakar  adalah  sistem  komputer  yang  meniru  kemampuan  pengambilan keputusan seorang pakar manusia. Istilah meniru berarti bahwa sistem pakar dimaksudkan untuk bertindak dalam segala hal seperti pakar manusia [19].
Berbagai metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam sistem pakar  [3][20][21]. Metode forward  dan  backward  chaining  untuk  mendiagnosa  penyakit  tanaman  padi,  metode  fuzzy  more  untuk mendiagnosa  penyakit  demam  berdarah,  metode  forward  chaining  untuk  diagnose  penyakit  kulit,  dan  certainty factor.

## 2.2  Sistem Pakar Certainty Factor
Proses  deteksi  wajah  merupakan  salah  satu  bagian  terpenting  dalam  sistem  pengenalan  wajah.  Sistem  harus mampu mendeteksi wajah pada sebuah citra dengan ekspresi wajah. Ataupun dapat mendeteksi mata sesuai dengan yang dikehendaki. Certainty Factor merupakan salah satu metode yang biasa digunakan dalam sistem pakar untuk mengetahui suatu fakta yang terjadi disebut pasti atau tidak pasti [4]. Certainty Factor adalah cara menggabungkan ukuran keyakinan dan ketidakpercayaan menjadi satu angka. Certainty Factor ini menunjukkan tingkat konfirmasi dalam suatu hipotesis berdasarkan beberapa evidence . Persamaan Certainty Factor ditunjukkan pada persamaan (1) dan persamaan (2) [19].
CF =    (MB − MD)/(1 − min (MB, MD) ) (1)
CF(H, e) = CF(E, e) ∗ CF(H, E)
(2)
Dalam  persamaan  (1),  CF  adalah  faktor  kepastian  dalam  hipotesis  karena  bukti  sedangkan  MB  adalah ukuran  peningkatan  kepercayaan  pada  hipotesis  karena  adanya  evidence  dan  MD  adalah  ukuran  peningkatan ketidakpercayaan pada hipotesis karena evidence bukti. Dalam persamaan (2), CF (H, E) adalah faktor kepastian hipotesis dengan asumsi bukti diketahui dengan pasti ketika CF = 1, sedangkan CF (E, e) adalah faktor kepastian bukti E yang menyusun anteseden dari aturan berdasarkan bukti tidak pasti e, dan CF (H, e) adalah faktor kepastian hipotesis berdasarkan bukti tidak pasti e. Selanjutnya metode penggabungan bukti dalam anteseden suatu aturan ditunjukkan pada tabel 1.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 238 − 244 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2528
Tabel 1. Aturan untuk menggabungkan bukti anteseden ekspresi dasar
Evidence, E Antecendent Certainty E1 AND E2 min[(CF(H,E1), CF(H,E2)] E1 OR E2 max[(CF(H,E1), CF(H,E2)] NOT E – CF(H,E)

## 2.3  Algoritma Viola Jones
Saat ini telah banyak berkembang aplikasi-aplikasi yang menggunakan fitur deteksi wajah. Deteksi wajah sendiri dapat dilakukan dengan berbagai cara, salah satunya menggunakan algoritma Viola-Jones. Algoritma Viola-Jones [22][23][24][25][26] merupakan algoritma yang paling banyak digunakan untuk mendeteksi wajah. Permasalahan yang terdapat dalam penghitungan fitur ini adalah Viola – Jones memiliki 60.000 jenis fitur yang berbeda. Jumlah ini  terlalu  besar  sehingga  tidak  mungkin  dilakukan  penghitungan  untuk  semua  fitur.  Hanya  fitur-fitur  tertentu sajalah yang dipilih untuk diikutsertakan. Seleksi fitur ini nantinya dilakukan menggunakan algoritma Ada-Boost.
Algoritma Ada-Boost berfungsi untuk mencari fitur-fitur yang memiliki tingkat pembeda yang tinggi. Hal ini dilakukan dengan mengevaluasi setiap fitur terhadap data latih dengan menggunakan nilai dari fitur tersebut. Fitur yang memiliki batas terbesar antara wajah dan non-wajah dianggap sebagai fitur terbaik. Karakteristik dari algoritma Viola-Jones adalah adanya klasifikasi bertingkat. Klasifikasi pada algoritmna ini terdiri dari 3 tingkatan dimana tiap tingkatan mengeluarkan subcitra yang diyakini bukan wajah. Hal ini dilakukan karena lebih mudah untuk menilai subcitra tersebut bukan wajah ketimbang menilai apakah subcitra tersebut berisi wajah. Gambar 1 menunjukan alur kerja dari klasifikasi bertingkat.

## Gambar 1. Alur Kerja Klasifikasi Nertingkat
Pada  klasifikasi  tingkat  pertama,  tiap  subcitra  akan  diklasifikasi  menggunakan  satu  fitur.  Klasifikasi  ini kira-kira  akan  menyisakan  50%  subcitra  untuk  diklasifikasi  di  tahap  kedua.  Seiring  dengan  bertambahnya tingkatan  klasifikasi,  maka  diperlukan  syarat  yang  lebih  spesifik  sehingga  fitur  yang  digunakan  menjadi  lebih banyak. Jumlah subcitra yang lolos klasifikasi pun akan berkurang hingga mencapai jumlah sekitar 2%.

## 2.4  Deteksi pupil dengan Circular Hough Transform
Pada Transformasi Hough digunakan untuk mendeteksi garis Circle [10]. Metode ini diharapkan dapat menangkap perubahan diameter pupil mata pada satuan waktu. Dari pupil yang terdeteksi dapat dicari menggunakan rumus transformasi hough melingkar diameter pupil. Diameter pupil mata, bersama dengan perubahan yang ditunjukkan pada grafik pada gambar 2.
Gambar 2. Ilustrasi Circular Hough Transform
Titik  "a"  adalah posisi  horizontal dan titik b adalah posisi  vertikal  algoritma lingkaran titik tengah yang dideteksi oleh transformasi hough melingkar. Titik xi, yi di deteksi menggunakan algoritma transformasi hough melingkar melengkung dan "r" adalah jari-jari lingkaran ke sumbu pusat dari "xi, yi".

## 2.5  Segmentasi pupil
Bagian  pupil  tampak  jelas  berbeda  daripada  bagian  yang  lain  dalam  gambar  mata  greyscale[27].  Salah  satu spesialisasi yang khas adalah Kegelapan pupil, jelas menghasilkan grayscale yang rendah pada gambar grayscale. Ditunjukkan  pada  Gbr.3  (a)  adalah  gambar  mata  greyscale,  sedangkan  Gbr.3  (b)  menunjukkan  histogram

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 238 − 244 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2528
grayscale.  Lambang gelombang jelas dapat dilihat pada Gambar 3 (d) (ditandai oleh persegi panjang merah), yang mana dengan jelas membedakan area pupil dari keseluruhan gambar mata.
Gambar 3. (a) Gambar mata grayscale (b) Proyeksi gray horizontal (c) Proyeksi gray vertikal (d) Histogram gray yang sesuai dari gambar mata.
Oleh karena itu, bagian pupil dapat dipisahkan dengan mudah hanya dengan mengklasifikasikan piksel gambar mata dengan ambang batas yang dipilih menurut Gbr.4 (d). Bagian pupil ditemukan melalui segmentasi gambar, seperti dapat dilihat pada gambar 4 (b).
Gambar 4. (a) Mata original(asli) (b) Gambar binary dengan threshold (c) Enhanced gambar binary pupil (d) Perkiraan titik tengah dari pupil.

## 2.6  Mencari posisi pupil yang tepat
Keakuratan penentuan posisi  pupil sebagian besar ditentukan oleh tepi pupil. Umumnya diperhitungkan bahwa titik di mana piksel memiliki gradien gray yang besar adalah titik tepi pupil. Salah satu operator deteksi tepi adalah operator cerdik yang menerapkan dua ambang batas untuk gradien: ambang tinggi untuk sensitivitas tepi rendah, dan  ambang  batas  rendah  untuk  sensitivitas  tepi  tinggi.  Setelah  mendeteksi  tepi,  Langkah  selanjutnya  adalah mencari pupil yang tepat dengan menggunakan Circular Hough transform (CHT) untuk menemukan pupil dengan tepat.  Gbr.5  (a),  menunjukan  hasil  dari  mengeksekusi  CHT,  eksekusi  CHT  secara  langsung  pada  gambar menghasilkan banyak lingkaran yang semuanya adalah salah kecuali satu lingkaran mana lingkaran tersebut adalah pupil  yang  dicari.  Salah  satu  solusi  untuk  masalah  ini  adalah  membatasi  area  gambar  CHT  tepat  diatasnya. Selanjutnya area dibatasi menggunakan kotak batas, hasilnya ditunjukan pada Gbr.5 (b).
Gambar 5. (a) Implementasi CHT original (b) Implementasi CHT dengan kotak pada area pupil (c)Perkiraan titik tengah pupil (d) Gambar lingkaran untuk menandakan pupil
Jarak Euclidean dapat digunakan untuk menghitung jarak antara pusat lingkaran dan perkiraan pusat pupil mengikuti persamaan (1).
𝑗𝑎𝑟𝑎𝑘(𝑎𝑐, 𝑐𝑐) = √(𝑥 𝑎𝑐 − 𝑥 𝑐𝑐 ) 2 + (𝑥 𝑎𝑐 − 𝑥 𝑐𝑐 ) 2 (1)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 238 − 244 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2528
Di mana 𝑎𝑐(𝑥 𝑎𝑐 , 𝑦 𝑎𝑐 ) adalah koordinat daripada titik tengah and 𝑐𝑐(𝑥 𝑐𝑐 , 𝑦 𝑐𝑐 ) adalah koordinat daripada tengah lingkaran seperti ditunjukkan pada gambar 5 (d). Secara garis besar metode penelitian kami dijelaskan pada gambar 6 berikut ini:
Gambar 6. Alur metodologi kajian

## 2.7  Tahap I Membuat aplikasi sistem pakar diagnose covid 19
Pada  tahap  ini  kami  akan  mengembangkan  sistem  pakar  diagnose  Covid-19  menggunakan  certainty  factor  [4]. Basis pengetahuan penentuan gejala penyakit yang dialami oleh pasien positif COVID-19 secara umum dijelaskan pada tabel berikut, tabel 2 untuk nama gejala dan tabel 3 untuk status pasien.
Tabel 2. Indikasi terpapar Covid Kode Nama Gejala
G01*  Pergi ke luar negeri yang terdampak COVID-19 G02*  Batuk kering G03*  Berusia >50 tahun G04*  Kelelahan G05*  Demam dengan suhu lebih dari 38 derajat Celsius G06*  Pernah kontak langsung dengan orang yang terinfeksi COVID-19 G07*  Sesak nafas G08*  Hidung tersumbat G09*  Tenggorokan sakit G10*  Bersin-bersin G11*  Sinar X pada paru-paru G12*  Pernafasan cepat tak normal
Tabel 3. Status pasien Kode Status ODP Orang dalam pemantauan PDP Pasien dalam pengawasan Non Non Suspect

## 2.8 Tahap II dan Tahap III Membuat lie detection dan pertanyaan tidak terduga
Pada  tahap  ini  kami  akan  menangkap  perubahan pupil  pada  pasien  menggunakan  Teknik  mesin  pembelajaran. Pertanyaan yang tidak terduga akan disusun untuk diberikan secara acak kepada pasien. Perubahan pupil pasien pada saat menjawab pertanyaan akan direkam dan diperiksa apakah terindikasi berbohong atau tidak.

## 2.9 Evaluasi aplikasi
Aplikasi  akan diuji  menggunakan blackbox, apakah aplikasi  dapat  menangkap pergerakan pupil pada saat  user menjawab pertanyaan yang tidak terduga. Selanjutnya aplikasi akan diuji coba terhadap petugas kelurahan meruya
Membuat Aplikasi Pakar Diagnosa Covid • Tahap I
Membuat Lie Detection berdasarkan ukuran pupil •Tahap II Menggabungkan  Sistem Pakar dengan Lie Detection
•Tahap III
Evaluasi Aplikas i • Tahap IV

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 238 − 244 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2528
utara, dan apabila mungkin akan diuji coba di puskesmas. Alur input dan ouput dari aplikasi lebih jelas diterangkan pada gambar 7.
Gambar 7. Input dan output dari aplikasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian dilakukan dengan beberapa tahapan yang meliputi penentuan basis pengetahuan, pemodelan aturan CF, pupil detection menggunakan circle hough transform, dan implementasi sistem. Pasien terindikasi terkena COVID- 19  jika  memiliki  gejala-gejala  seperti  pada  Tabel  2.  Didalam  Implementasi  sistem  ini,  pasien  akan  diberikan pertanyaan yang tidak terduga. Pada umumnya, akan ada perubahan bola mata ketika seseorang berbohong [17]. Pada penelitian ini perubahan pupil pasien pada saat  menjawab pertanyaan akan direkam dan diperiksa apakah terindikasi berbohong atau tidak. Adapun kategori status pasien meliputi Pasien Dalam Pengawasan (PDP), Orang Dalam Pemantauan (ODP) dan orang yang dianggap non suspect (NON).

## 3.1 Hasil
Aplikasi  yang dibuat memiliki rancangan yang sederhana, user melihat layer monitor. Setelah itu user memilih jawaban yang dikehendaki (dipantau dalam kamera) antara ya atau tidak. Tampilan aplikasi disajikan pada gambar 8.  Pada  implementasi  terhadap  aplikasi  yang  dikembangkan,  seseorang  akan  diberikan  pertanyaan  yang  tidak terduga untuk mendiagnosa COVID-19, setelah itu sistem akan mengambil gambar pupil dari orang tersebut untuk dianalisa apakah orang tersebut  terindikasi jujur atau tidak  dalam menjawab pertanyaan yang diberikan  dengan menggunakan metode Circle Hough Transform.
Gambar 8. Tampilan aplikasi diagnose covid dengan lie detection.

## 3.2 Pembahasan
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mendeteksi  gejala  covid  19  dengan  dilengkapi  ketidakjujuran. Prototipe  aplikasi  telah  kami  buat,  dimana  prototipe  telah  mampu  menghitung  nilai  ODP  dan  PDP  dan  secara bersamaan  menghitung  jarak  pupil  apakah  kiri  atau  kanan.  Akan  tetapi  evaluasi  aplikasi  terhadap  sejumlah responden belum kami lakukan. Hal ini disebabkan penelitian ini belum merancang pertanyaan yang relevan dan mengikuti perkembangan terkini.

## 4. KESIMPULAN
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mendeteksi  gejala  covid  19  dengan  dilengkapi  deteksi  ketidak jujuran. Prototipe aplikasi  telah kami buat, dimana prototipe telah mampu menghitung nilai ODP dan PDP dan secara bersamaan menghitung pergerakan pupil apakah pupil bergerak kiri atau kanan. Akan tetapi penelitian ini memiliki  kekurangan  yaitu  evaluasi  aplikasi  terhadap  sejumlah  responden  (penderita  covid  19)  belum  kami
Pertanyaan Gejala Covid, rekam perjalanan, kontak dengan pasien covid Monitor pergerakan pupil dari user Sistem Pakar : Positif atau Negatif ? Lie detection : Jujur atau tidak ?

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 238 − 244 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2528
lakukan. Penelitian selanjutnya, aplikasi akan diuji coba terhadap penderita covid 19. Untuk menjalankan ini maka dipenelitian selanjutnya perlu di rancang sejumlah pertanyaan yang relevan dan mengikuti perkembangan terkini.

## REFERENCES
[1] C.  Indonesia,  “IDI:  184  Tenaga  Kesehatan  Meninggal  Selama  Pandemi  Corona,” CNN  Indonesia ,  2020. https://www.cnnindonesia.com/nasional/20200907133513-20-543596/idi-184-tenaga-kesehatan-meninggal-selama- pandemi-corona (accessed May 01, 2022).
[2] M.  Irham,  “Covid-19  menyebabkan  115  dokter  Indonesia  meninggal,  IDI  keluarkan  pedoman  standar  perlindungan khusus,” BBC News Indonesia , 2020. https://www.bbc.com/indonesia/indonesia-54156899 (accessed Dec. 05, 2022).
[3] I. I. Sinuraya, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Covid-19 Diagnosis Based Android Mobile Application using Certainty Factor Method,” J. Ilm. SISFOTENIKA , vol. 10, no. 2, pp. 203–213, 2020.
[4] M. F. Suryana, F. Fauziah, and R. T. K. Sari, “Implementasi Sistem Pakar Menggunakan Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa Dini Corona Virus Desease (COVID-19),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 559, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2132.
[5] S. H. Hartono, “46 Tenaga Medis Rumah Sakit Kariadi Semarang Serempak Positif Virus Corona Akibat Satu Pasien Berbohong,” GridHEALTH.id .
[6] P. Kurniati, “Kasus-kasus Kebohongan Pasien Corona di Sejumlah Daerah, Dilakukan Kuli Bangunan dan Petugas Medis Terinfeksi,” Kompas.com , 2020.
[7] S. A. Nursastri, “Mengapa Pasien Covid-19 Kerap Menyangkal dan Berbohong?,” Kompas.com , 2020.
[8] F. V. Nurçin, E. Imanov, A. Işin, and D. U. Ozsahin, “Lie detection on pupil size by back propagation neural network,” Procedia Comput. Sci. , vol. 120, pp. 417–421, 2017, doi: 10.1016/j.procs.2017.11.258.
[9] A. K. Webb et al. , “Eye movements and pupil size reveal deception in computer administered questionnaires,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 5638 LNAI, pp. 553– 562, 2009, doi: 10.1007/978-3-642-02812-0_64.
[10]  R. H. Nugroho, M. Nasrun, and C. Setianingsih, “Lie detector with pupil dilation and eye blinks using hough transform and frame difference method with fuzzy logic,” 2017 Int. Conf. Control. Electron. Renew. Energy Commun. , 2017.
[11]  J. E. Paik and L. M. Van Swol, “Justifications and Questions in Detecting Deception,” Gr. Decis. Negot. , vol. 26, no. 6, pp. 1041–1060, 2017, doi: 10.1007/s10726-017-9536-8.
[12]  L.  Warmelink,  A.  Subramanian,  D.  Tkacheva,  and  N.  McLatchie,  “Unexpected  questions  in  deception  detection interviews:  Does  question  order  matter?,” Leg.  Criminol.  Psychol. ,  vol.  24,  no.  2,  pp.  258–272,  2019,  doi: 10.1111/lcrp.12151.
[13]  V. Gonzales, “Lie Detection and Pupil Dilation,” Florida State University, 2018.
[14]  J. J. Walczyk, D. A. Griffith, R. Yates, S. R. Visconte, B. Simoneaux, and L. L. Harris, “LIE Detection by Inducing Cognitive Load: Eye Movements and Other Cues to the False Answers of ‘Witnesses’ to Crimes,” Crim. Justice Behav. , vol. 39, no. 7, pp. 887–909, 2012, doi: 10.1177/0093854812437014.
[15]  J. J. Walczyk, K. T. Mahoney, D. Doverspike, and D. A. Griffith-Ross, “Cognitive lie detection: Response time and consistency of answers as cues to deception,” J. Bus. Psychol. , vol. 24, no. 1, pp. 33–49, 2009, doi: 10.1007/s10869-009- 9090-8.
[16]  R.  Lionnie,  R.  C.  Ramadhan, A.  S.  Rosyadi,  M.  Jusoh,  and  M.  Alaydrus,  “Performance  analysis of  various types  of surface  crack  detection  based  on  image  processing,” Sinergi ,  vol.  26,  no.  1,  pp.  1–6,  2022,  doi: 10.22441/sinergi.2022.1.001.
[17]  A. Kurniawan, J. Haidi, M. K. A. Rosa, and J. Suryanata, “Analisis Potensi Kebohongan dengan Galvanic Skin Response Dan  Diameter  Pupil  Mata,” J.  Amplif.    J.  Ilm.  Bid.  Tek.  Elektro  Dan  Komput. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  34–42,  2019,  doi: 10.33369/jamplifier.v9i2.15381.
[18]  K. E. Setyaputri, A. Fadlil, and S. Sunardi, “Comparative Analysis of Certainty Factor Method and Bayes Probability Method  on  ENT  Disease  Expert  System,” Sci.  J.  Informatics ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  205–212,  2018,  doi: 10.15294/sji.v5i2.16151.
[19]  E. P. Gunawan and R. Wardoyo, “An Expert System Using Certainty Factor for Determining Insomnia Acupoint,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 12, no. 2, p. 119, 2018, doi: 10.22146/ijccs.26328.
[20]  D.  A.  Fauzy,  I.  Iskandar,  J.  Rahmadhan,  and  R.  Priambodo,  “Aplikasi  Bengkel  Motor  Dengan  Sistem  Pakar Menggunakan Metode Forward Chaining,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 1, pp. 89–96, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i1.783.
[21]  S.  Rahayu,  A.  J.  T.  Gumilang,  O.  P.  Bharodin,  and  F.  Faturahman,  “Metode  Entropy-SAW  dan  Metode  Entropy- WASPAS dalam Menentukan Promosi Jabatan Bagi Karyawan Terbaik di Cudo Communications,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 5, p. 1069, 2020, doi: 10.25126/jtiik.2020712888.
[22]  P. Viola and M. Jones, “Robust real-time face detection,” Int. J. Comput. Vis. , vol. 57, no. 2, pp. 137–154, 2004.
[23]  P. Viola and M. Jones, “Rapid Object Detection Using a Boosted Cascade of Simple Features,” Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 2001.
[24]  B. Priambodo, Y. Jumaryadi, S. Rahayu, D. Firdaus, M. Sobri, and Z. P. Putra, “Prediction of Drug Users Based on Facial Scratching Pattern,” Int. J. online Biomed. Eng. , vol. 17, no. 3, pp. 141–150, 2021, doi: 10.3991/ijoe.v17i03.17351.
[25]  A.  Ashraf et  al. ,  “Affective  Computing  for Visual  Emotion  Recognition Using  Convolutional Neural  Networks,”  in Advances in Intelligent Systems and Computing , 2021, p. 11.
[26]  V. Ayumi, “Pose-based human action recognition with Extreme Gradient Boosting,” Proc. - 14th IEEE Student Conf. Res. Dev. Adv. Technol. Humanit. SCOReD 2016 , 2017, doi: 10.1109/SCORED.2016.7810099.
[27]  M. Soltany, S. Zadeh, and H. Pourreza, “Fast and accurate pupil positioning algorithm using circular Hough transform and gray projection,” 2011 Int. Conf. Comput. Commun. Manag. , vol. 5, pp. 556–561, 2011.