DETEKSI EMOSI BERDASARKAN SUARA PADA BAHASA MELAYU TERNATE MENGGUNAKAN METODE HIDDEN MARKOV MODEL (HMM)

S. Hipy, Cindy Rahmawaty S. Hipy (2024) DETEKSI EMOSI BERDASARKAN SUARA PADA BAHASA MELAYU TERNATE MENGGUNAKAN METODE HIDDEN MARKOV MODEL (HMM). Sarjana thesis, Universitan Khairun.

	Text COVER.pdf - Published Version Download (150kB)
	Text ABSTRAK.pdf - Published Version Download (183kB)
	Text BAB I.pdf - Published Version Download (131kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (122kB)

Abstract

Cindy Rahmawaty S. Hipy1 , Saiful Do. Abdullah2 , Alfanugrah A. Hi. Usman3 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Khairun Jl. Jati Metro, Kota Ternate Selatan Email: 1cindyrhmwaty@gmail.com, 2saifulabdullah12@gmail.com, 3nugrahalfa@gmail.com Penelitian ini mengembangkan aplikasi Android untuk mendeteksi emosi dari suara dalam Bahasa Melayu Ternate menggunakan metode Hidden Markov Model (HMM). Bahasa Melayu Ternate digunakan oleh masyarakat suku Ternate di Kepulauan Ternate, Provinsi Maluku Utara. Langkahlangkah utama meliputi ekstraksi fitur suara, pelatihan model HMM dengan data berlabel emosi, dan pengujian model terhadap data suara untuk klasifikasi emosi. Penelitian ini memfokuskan pada emosi marah, senang, dan netral dengan durasi suara maksimal 5 detik. Hasilnya diharapkan dapat membantu memahami ekspresi emosi masyarakat Ternate, meningkatkan kesadaran akan pentingnya pemahaman dan pengelolaan emosi, serta memberikan referensi ilmiah mengenai penggunaan HMM dalam deteksi emosi suara. Berdasarkan hasil analisis menunjukkan bahwa metode Hidden Markov Model (HMM) memiliki akurasi sebesar 71% dan untuk pengujian aplikasinya setiap langkah atau halaman dalam aplikasi dari beranda hingga keluar berfungsi sesuai dengan rencana. User interface (UI) memungkinkan pengguna untuk berpindah dari satu tugas ke tugas lainnya tanpa hambatan, yang ditunjukkan dengan status "Berhasil" pada kolom hasil, Setiap tombol yang diuji berhasil melakukan fungsi yang diharapkan, seperti masuk, next, input suara, upload suara, replay, deteksi audio, dan keluar. Ini menunjukkan bahwa tautan antarmuka dan backend aplikasi telah diimplementasikan dengan baik. Kata Kunci: Deteksi Emosi, Suara, Bahasa Melayu Ternate, Hidden Markov Model (HMM), Aplikasi Android.

Actions (login required)

View Item