Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) adalah penyakit yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2 (Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2). Pendeteksian COVID-19 pada umumnya dilakukan dengan menggunakan Real Time Polymerase Chain Reaction (RT-PCR). Akan tetapi pengujian RT-PCR memerlukan biaya yang mahal. Oleh karena itu, salah satu alternatif untuk mendeteksi COVID-19 adalah dengan menggunakan Deep Learning berbasis gambar CT-Scan. Dalam penelitian ini, penulis akan membangun sebuah model untuk mendeteksi COVID-19 dengan menggunakan metode External Attention Transformer (EAT). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendeteksi COVID-19 berdasarkan Gambar CT-Scan dengan jumlah 2482 gambar yang terdiri dari gambar paru-paru yang memiliki penyakit COVID-19 dan penyakit paruparu lain. Hasil dari penelitian ini adalah model EAT dengan akurasi 79,46% dan f1-score 81,31% dalam memprediksi COVID-19 dengan gambar CT-Scan.