Abdul, Perancangan Pendeteksian Kebohongan… 147
PERANCANGAN PENDETEKSIAN KEBOHONGAN MELALUI PERUBAHAN DIAMETER PUPIL MATA DENGAN TEKNIK THRESHOLDING
Abdul Jabbar Lubis STMIK Potensi Utama, Jl.K.L Yos Sudarso Km.6.5 No.3-A Tanjung Mulia Email :
[email protected],
ABSTRAK Banyaknya kebohongan yang terjadi akhir - akhir ini merupakan hal yang perlu diwaspadai dan dicari cara untuk mengetahuinya. Untuk itu diperlukan alat yang dapat mengetahui terjadinya kebohongan. Salah satu alat untuk mendeteksi kebohongan adalah detektor kebohongan melalui perubahan diameter pupil mata. Sistem yang dapat mengetahui perubahan diameter pupil mata seseorang yang akan dianalisa untuk mengetahui kebohongan yang dilakukan oleh seseorang. Proses yang dilakukan meliputi penerangan mata oleh sumber cahaya infra merah agar pupil mata dapat ditangkap oleh kamera secara online. Dari kamera disambungkan ke PC menggunakan bantuan bahasa VB untuk proses selanjutnya. Melalui proses thresholding, pupil mata akan dipisahkan dari bagian mata yang lain dan dihitung luas kemudian dihitung diameter pupil. Dari hasil perhitungan diameter pupil mata, dibuat grafik perubahan diameter pupil mata terhadap waktu. Dari grafik perubahan diameter pupil mata terhadap waktu dapat dianalisa dan ditentukan apakah seseorang berbohong atau tidak. Penentuan berbohong tidaknya seseorang dengan memberikan suatu range batas tertentu, yaitu bila grafik perubahan diameter pupil mata melewati garis batas tersebut seseorang dinyatakan telah berbohong. Hasil uji coba menunjukkan keberhasilan dalam mendeteksi orang yang berbohong sebesar 74.44 %, Orang yang berbohong terdeteksi jujur sebesar 25.55 %, Orang jujur yang terdeteksi berbohong sebesar 57.27 %, dan orang jujur yang terdeteksi jujur sebesar 42.72 %. Kata Kunci : kebohongan, diameter pupil mata, thresholding ABSTRACT The number of falsehood is increase in the later days must be aware and searched the way to knowing it. For that needed appliance which able to know the happening of falsehood. Lie Detector is a appliance to knowing falsehood which done by someone. When someone lie, will change of physical sign at someone. One of appliance to detecting falsehood is lie detector from the change of eye pupil diameter. Sistem which able to know change of eye pupil diameter which can be analysed to know falsehood which done by someone. Proccess which done is lighting eye pupil by infra red source squeeze so eye pupil can be capture by online camera. From camera jointed to PC use VB language to hereinafter process. Through tresholding proccess, eye pupil will be separate from the other eye area and calculated broadness. From wide of the eye pupil, will be counted its diameter. From the result of calculation of pupil diameter, can be made graph change of eye pupil diameter to time. From graph change of eye pupil diameter to the time can be analysed and determined do someone lie or not. Determination of lie by giving boundary range, where if graph change of eye pupil diameter pass the border line someone expressed have lied. The result of test show the efficacy in detecting one who lie equal to 74.44 %, One who lie detected downright equal to 25.55 %, Downright people detected to lie equal to 57.27 %, and downright people detected downright equal to 42.72 %. Keywords : lies, eye pupil diameter, thresholding
148. CSRID Journal, Vol.2 No.3 Oktober 2010, Hal. 147 - 156
PENDAHULUAN Mata Dalam organ mata terdapat bagian-bagian yang sangat penting dan menunjang fungsi mata itu sendiri.
Gambar Bola Mata
Gambar 1. Bola Mata
Iris adalah diafragma yang melingkar dan berpigmen dengan lubang agak di tengah, yaitu pupil. Pupil menentukan kuantitas cahaya yang masuk ke bagian mata yang lebih dalam. Pupil mata akan melebar jika kondisi ruangan yang gelap, dan akan menyempit jika kondisi ruangan terang. Sebagian iris terletak di bagian depan lensa dan sebagian lainnya berada di depan badan siliaris. Iris terdiri atas serat otot polos. Fungsi iris untuk mengendalikan jumlah cahaya yang masuk ke mata. Kornea adalah kubah transparan yang agak pipih yang membentuk seperenam bagian anterior dinding. Kornea memiliki inervasi saraf tetapi avaskuler (tidak memiliki suplai darah).
Gambar 2. Mata Dari Samping
Lapisan koroid adalah lapisan berpigmen diantara sklera dan retina. Lapisan koroid memiliki suplai darah dan membentuk lapisan vascular yang menyuplai mata sesuai dengan kebutuhannya. Retina merupakan bagian saraf mata yang tersusun oleh sel saraf dan seratseratnya. Retina berperan sebagai reseptor rangsang cahaya. Retina tersusun dari sel kerucut yang bertanggung jawab untuk penglihatan warna dan sel batang yang bertanggung jawab untuk melihat di tempat gelap. Komponen fungsional retina tersusun atas banyak lapisan. Yaitu, lapisan pigmen, batang dan kerucut, membran limitan eksterna, nuklear luar, pleksiform luar, nuklear dalam, pleksiform dalam, ganglionik, lapisan serabut nervus optikus, dan membran limitan interna. Setelah melalui sistem lensa mata dan kemudian melalui humor vitreus, cahaya akan memasuki retina melalui lapisan-lapisan tersebut. Jarak ini memiliki ketebalan beberapa micron sehingga ketajaman penglihatan terhambat. Untuk mencegah hal tersebut, fovea (bagian sentral retina) yang terdiri atassel kerucut akan dipindahkan ke samping cahaya sehingga bisa langsung menuju sel kerucut. Ini akan membantu ketajaman persepsi visual di dalam daerah retina mata. Sel batang dan kerucut pada retina merupakan fotoreseptor yang memiliki empat segmen fungsional utama, yaitu segmen luar, segmen dalam, nukleus, dan korvus sinaptik.
Abdul, Perancangan Pendeteksian Kebohongan… 149
Kebohongan Adanya hubungan antara apa yang dirasakan manusia dengan tanda - tanda fisik. Misalkan jika kita marah, maka pada kebanyakan manusia, muka akan berwarna merah, tekanan darah meningkat dan adanya peningkatan detak jantung manusia. Dari hal yang dikemukakan diatas, ternyata juga terdapat hubungan antara kebohongan dan tanda - tanda fi-sik manusia. Tanda - tanda tersebut antara lain: a) Wajah memerah, b) Perubahan diameter pupil mata, c) Mulut kering, d) Hidung dan tenggorokan terasa gatal, e) Berbicara lebih lambat, f) Perubahan suara, g) Tangan dan lengan ter lihat gugup, h) Telapak tangan berkeringat, i) Menunda tanggapan, j) Tubuh lebih kaku, baik saat duduk maupun berdiri, k) Secara umum kurang spontan. Dari hubungan antara kebohongan dan tanda-tanda fisik manusia, kita dapat men-deteksi kebohongan yang terjadi dengan mengukur perubahan diameter pupil mata.
METODOLOGI Dalam penyajian makalah ini metodologi yang digunakan adalah sebagai berikut : a. Studi literatur Merupakan pengumpulan dan studi tentang buku, jurnal serta literetur yang berhubungan dengan penyajian jurnal ataupun makalah ini. b. Implementasi Software Untuk dapat mengetahui diameter pupil mata, pertama - tama dilakukan proses thresholding untuk memisahkan pupil mata dengan bagian mata yang lain. Hal ini dapat dilakukan dengan menentukan nilai thresholding yang tepat. Setelah itu dilakukan proses penghitungan piksel hitam untuk mengetahui luas pupil mata. Setelah diketahui luas pupil mata, dilakukan proses pengukuran diameter pupil mata. Setelah diameter pupil mata diketahui, maka dibuat grafik perubahan diameter pupil mata terhadap waktu. c. Implementasi Hardware Proses pre prosessing tidak dilakukan secara software melainkan secara hardware (dilakukan pada lingkungan). Hal ini dilakukan untuk memperingan perhitungan software dan mendapatkan gambar yang lebih optimal. Jika pre prossesing dibuat di software memang lebih mudah, tetapi gambar yang dihasilkan tidak optimal. Untuk itu perlu dibuat alat led dioda infra red untuk membuat pencahayaan sendiri. d. Pengujian dan Evaluasi Pengujian dilakukan dengan menempatkan mata didepan kamera, sehingga pupil mata terlihat dan dapat dideteksi perubahan diameternya. Setelah pupil mata dapat dideteksi dilakukan proses thresholding untuk memisahkan pupil mata dengan bagian mata lainnya. Disini dilakukan evaluasi dengan melihat apakah bagian pupil mata dapat dipisahkan dengan bagian mata yang lain atau tidak, jika tidak maka dilakukan pengubahan thresholding untuk mendapatkan bagian pupil mata yang terpisah dengan bagian yang lain. Setelah didapatkan pupil mata yang terpisah dengan bagian yang lain, dilakukan proses penghitungan piksel hitam untuk mengetahui luas pupil mata. Setelah diketahui luas pupil mata, dilakukan proses penghitungan diameter pupil mata. Perhitungan diameter pupil mata tersebut dihitung dengan rumus:
Dimana : Luas Diameter Phi
= Luas Lingkaran = Diameter Lingkaran = 3.14159265358979
150. CSRID Journal, Vol.2 No.3 Oktober 2010, Hal. 147 - 156
PEMBAHASAN Sistem Kerja Perangkat Gambar dibawah menunjukkan gambar blok diagram dari sistem yang akan dibuat.
Gambar 3. Blok diagram rancangan system
Pada Gambar diatas dapat dilihat bahwa untuk dapat mengetahui diameter pupil mata, pertama – tama dilakukan pengambilan gambar mata yang akan diproses secara online. Setelah itu dilakukan proses thresholding untuk memisahkan pupil mata dari bagian mata yang lain. Hal ini dapat dilakukan dengan menentukan batas thresholding yang tepat. Setelah itu dilakukan proses penghitungan luas pupil mata pada tiap frame dengan menghitung jumlah piksel hitam yang ada pada tiap frame. Setelah diketahui luas pupil mata, dilakukan proses pengukuran diameter pupil mata. Setelah diameter pupil mata diketahui, maka dibuat grafik perubahan diameter pupil mata terhadap waktu. Selain itu pada Gambar diatas dapat dilihat bahwa proses pre prosessing tidak dilakukan secara software melainkan secara hardware (dilakukan pada lingkungan). Hal ini dilakukan untuk memperingan perhitungan software dan mendapatkan gambar yang lebih optimal. Jika pre prossesing dibuat di software memang lebih mudah, tetapi gambar yang dihasilkan tidak optimal. Untuk itu perlu dibuat alat led dioda infra red untuk membuat pencahayaan sendiri. Selain itu perlu dibuat alat semacam penutup kepala yang dapat dipasangi kamera untuk mendapatkan gambar yang optimal. Berikut adalah flowchart dari proses yang dilakukan :
Gambar 4. Flowchart pembuatan grafik perubahan diameter pupil mata terhadap waktu
Abdul, Perancangan Pendeteksian Kebohongan… 151
Lampu Penerangan Perencanaan untuk lampu penerangan pada mata dapat dilihat pada Gambar dibawah.
Gambar 5. Lampu penerangan pada mata
Pada gambar diatas lampu yang digunakan berjenis lampu led. Tegangan yang diberikan pada lampu sebesar 3 volt. Lampu yang digunakan terdiri dari led infra merah berjumlah 12 buah, dan led superbright berjumlah 1 buah. Led infra merah digunakan untuk menerangi bagian mata agar pupil mata dapat dilihat. Sedangkan led superbright digunakan untuk menerangi sensor lampu pada kamera. Hal ini perlu dilakukan karena kamera tersebut memiliki led superbright sendiri yang akan menyala, jika intensitas cahaya di sekitarnya kurang. Untuk itu sensor yang berfungsi untuk menyalakan penerangan harus dinonaktifkan dengan memberikan pencahayaan pada sensor. Pengambilan Gambar Proses pengambilan gambar mata dilakukan secara online dari kamera. Pengambilan gambar tesebut telah mengalami proses pre –processing pada lingkungan. Untuk itu dibuat alat led dioda infra reduntuk membuat pencahayaan sendiri. Selain itu perlu dibuat alat semacam penutup kepala yang dapat dipasangi kamera untuk mendapatkan gambar yang optimal. Gambar dibawah merupakan gambar awal yang diambil dari kamera.
Gambar 6. Gambar mata yang diambil dari kamera Thresholding
152. CSRID Journal, Vol.2 No.3 Oktober 2010, Hal. 147 - 156
Proses ini bertujuan untuk untuk memisahkan bagian pupil mata dengan bagian mata yang lain Hal ini dapat dilakukan karena pupil mata memiliki derajat kehitaman yang paling tinggi dibandingkan pada bagian lainnya di daerah mata. Sehingga dengan menentukan batas thresholding yang tepat, maka bagian pupil mata dapat dipisahkan dari bagian lainnya. Gambar 7 hasil gambar mata setelah dilakukan proses thresholding.
Gambar 7. Mata setelah dilakukan proses thresholding
Pada gambar diatas hasil pemisahan pupil mata dari bagian mata yang lain tidak sempurna karena batas thresholding yang tepat tidak ditentukan. Proses penentuannya dilakukan secara manual dan coba – coba sampai menghasilkan gambar yang dianggap paling optimal. Penghitungan Jumlah Piksel Hitam Pada proses ini juga dilakukan proses perhitungan piksel hitam yang ada pada tiap frame. Proses perhitungan ini dilakukan dengan cara setiap ada piksel yang ditentukan bernilai 0 (hitam), maka akan dihitung 1. Hasil perhitungan ini akan dijumlahkan sampai semua titik hitam pada satu frame telah ditentukan. Dengan menghitung jumlah titik hitam yang ada pada tiap frame, dapat diketahui luas pupil mata. Gambar berikut merupakan potongan program untuk proses thresholding dan penghitungan jumlah piksel hitam. Grafik Perubahan Diameter Pupil Mata Terhadap Waktu Setelah diketahui diameter pupil mata, dibuat grafik perubahan diameter pupil mata terhadap waktu. Gambar berikut merupakan Grafik perubahan diameter pupil mata terhadap waktu.
Gambar 8. Grafik Perubahan Diameter Pupil Mata
Dalam sub proses terdapat deklarasi yang berfungsi untuk penentuan batas threshold, penghitungan jumlah piksel hitam, perhitungan diameter pupil mata, dan penampilan hasil perhitungan diameter pupil mata dalam bentuk grafik.
Abdul, Perancangan Pendeteksian Kebohongan… 153
Analisa dan Pengujian Penampilan Grafik Perubahan Diameter Pupil Mata Terhadap Waktu. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat keberhasilan yang telah direncanakan sekaligus mengetahui adanya kelemahan atau kekurangan sehingga dapat dilakukan beberapa perbaikan bila diperlukan. Pada penelitian ini data diambil di berbagai tempat dalam ruangan. Data yang diperoleh berupa grafik perubahan diameter pupil mata yang didapat secara online dari webcam. Pengujian grafik perubahan diameter pupil mata terhadap waktu dilakukan dengan menampilkan grafik perubahan diameter pupil mata yang berubah terhadap waktu. Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah kita dapat mendeteksi perubahan diameter pupil mata yang sangat kecil tersebut dan menampilkannya dalam grafik.
Grafik 9. Perubahan Diameter Pupil Mata Terhadap Waktu
Pengujian Pengaruh Kondisi Lingkungan Terhadap Grafik Pengujian ini dilakukan dengan menguji sistem pada berbagai tingkat pencahayaan. Hal ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh pencahayaan ruangan terhadap grafik perubahan diameter pupil mata.
Gambar 10. Grafik Perubahan Diameter Pupil Mata Pada LUX yang Berbeda
154. CSRID Journal, Vol.2 No.3 Oktober 2010, Hal. 147 - 156
Pengujian Alat Penyangga Kepala Pengujian ini dilakukan dengan menaruh penyangga kepala pada dagu dan menanyai orang yang diuji. Hal ini dilakukan untuk mengetahui apakah alat penyangga kepala berpengaruh terhadap pendeteksian kebohongan.
Gambar 11. Alat Penyangga Kepala
Gambar 12. Kamera Yang Dipasang Pada Helm
Pengujian Pada Berbagai Kondisi Tubuh Orang Yang Diuji Pengujian ini dilakukan dengan menanyai orang yang diuji pada berbagai kondisi tubuh. Hal ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh kondisi tubuh orang yang diuji pada grafik perubahan diameter pupil mata.
Gambar 13.Grafik Perubahan Diameter Pupil Mata Pada berbagai kondisi tubuh
Abdul, Perancangan Pendeteksian Kebohongan… 155
Pengujian Pendeteksian Kebohongan Pengujian ini dilakukan dengan menempatkan kamera di depan mata orang yang dijadikan percobaaan, kemudian membuat grafik perubahan diameter puil mata. Setelah itu menentukan range yang tepat dalam menentukan seseorang berbohong atau tidak. Batas kebohongan diberikan dalam range batas atas dan batas bawah. Bila nilai diameter pupil mata seseorang melewati batas atas atau batas bawah, maka seseorang dinyatakan telah berbohong. Seperti pada Gambar 4.5 diatas, batas atas dan batas bawah adalah garis hijau. Jika melewati garis hijau tersebut, maka seseorang dinyatakan berbohong. Penentuan ini sangat penting, sebab berpengaruh terhadap tingkat akurasi detektor kebohongan. Sedangkan Gambar dibawah merupakan gambar form yang digunakan alam pendeteksian kebohongan.
Gambar 14. Form Pendeteksian Kebohongan
Berikut ini adalah hasil pengujian pendeteksian kebohongan pada berbagai range: Tabel 1. Hasil Pengujian Pendeteksian kebohongan range batas 5 %
Tabel 2. Hasil Pengujian Pendeteksian kebohongan range batas 6 %
Tabel 3. Hasil Pengujian Pendeteksian kebohongan range batas 7 %
156. CSRID Journal, Vol.2 No.3 Oktober 2010, Hal. 147 - 156
Tabel 4. Hasil Pengujian Pendeteksian kebohongan range batas 10 %
Berikut merupakan tabel hasil pengujian pada 20 orang yang berbeda, dengan pertanyaan yang
sama pada range 6%. Tabel 5. Hasil Pengujian Pendeteksian kebohongan
SIMPULAN Berdasarkan hasil – hasil yang telah dicapai selama masa perencanaan, pembuatan dan pengujian system ini maka dapat disimpulkan sebagai berikut: a. Alat ini bekerja dengan tingkat keberhasilan dalam mendeteksi orang yang berbohong sebesar 74.44 %, Orang yang berbohong terdeteksi jujur sebesar 25.55 %, Orang jujur yang terdeteksi berbohong sebesar 57.27 %, dan orang jujur yang terdeteksi jujur sebesar 42.72 %. b. Dari 10 pertanyaan, range batas 7 % berhasil mendeteksi kebohongan sebesar 66.67 %, dan kejujuran sebesar 75 %. Range batas 5 % berhasil mendeteksi kebohongan sebesar 88 %, dan kejujuran sebesar 40 %. Range batas 10 % berhasil mendeteksi kebohongan sebesar 50 %, dan kejujuran sebesar 66.67 % c. Kedipan mata berpengaruh sebesar 80.56 % terhadap error pendeteksian kebohongan. d. Alat penyangga kepala yang digunakan, mempengaruhi gerakan kamera terhadap mata. Gerakan pada pupil mata berpengaruh sebesar 70 % terhadap tingkat error pendeteksian kebohongan. e. Pengaruh pencahayaan berpengaruh pada grafik, tetapi tidak berpengaruh signifikan pada penentuan kebohongan. f. Kondisi tubuh orang yang ditanyai berpengaruh pada range nilai maksimum dan minimum grafik perubahan diameter pupil mata, rata – rata sebesar dua kali lipat kondisi tubuh normal. g. Karena besarnya pengaruh gerakan mata dan kedipan mata terhadap validitas pendeteksian kebohongan, maka alat ini sulit untuk diimplementasikan, sehingga untuk mendeteksi kebohongan tidak dapat hanya mengandalkan alat ini tetapi harus dibantu oleh alat lain untuk mendeteksi kebohongan.
DAFTAR RUJUKAN Drs. Achmad Basuki, M.Kom, Fatchurrochman, S.Si., M.Kom, Jozua F. Palandi, S.Kom (2005), Pengolahan Citra Digital menggunakan Visual Basic, Yogyakarta. Gilad Frost , Raanan Sade, Supervised by Eldad Klyman (2004). Pupil Response Lie Detector, Projects at VISL Ollendorf Minerva Center. Ir. Wahyu I.S. Saidi, I (1988), Dewa Gede Nuaba. Intisari Matematika, Bandung. Samah Ramadan, Wael Abd-Almageed (2002), Christopher E Smith. Eye Tracking using Active Deformable Models, Artificial Intelligence and Vision Laboratory Department of Electrical and Computer Engineering University of New Mexico Albuquerque, NM 87131, USA.