## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.1, No.1, Desember 2017 e-ISSN: 2548-6861

## Analisis Koefisien Cepstral Emosi Berdasarkan Suara
Ismail Mohidin 1 *, Frangky Tupamahu 2 ** * Teknik Informatika, Politeknik Gorontalo ** Teknik Informatika, Politeknik Gorontalo is.mohidin@poligon.ac.id 1 , frangkytupamahu@poligon.ac.id 2
Article Info ABSTRACT Article history: Received 12-10-2017 Revised 21-10-2017 Accepted 27-10-2017
Abstract - The speech signal carries some sort of information, which consists of the intent to be conveyed, who speaks the information, and the emotional information that shows the emotional state of the utterance. One of the characteristics of human voice  is  the  fundamental  frequency.  In  this  study  the  selection  of  features  and methods  of  classification  and  recognition  is  important  to  recognize  the  emotional level  (anger,  sadness,  fear,  pleasure  and  neutral)  contained  in  the  dataset,  this research proposes design through two main processes of training and introduction recognition).  Experiments  conducted  using  the  Indonesian  emotion  voice  dataset and  the  Mel-Frequency  Cepstrum  Coefficients  (MFCC)  algorithm  were  used  to extract  features  from  sound  emotion.  MFCC  produces  13  cepstral  coefficients  of each  of  the  sound  emotion  signals.  This  coefficient  is  used  as  an  input  of classification of emotional data from 250 data sampling, it is known that the Hiden Markov  Model  (HMM)  method  has  a  success  rate  of  recognizing  the  average emotional  percentage  of  recognition  by  using  the  number  of  training  data  is 85.44%, and the percentage of success of the introduction by using the number of test data is 44.25%.
Keyword:
Speech, emotion, MFCC, classification
Copyright © 2017 Journal of Applied Informatics and Computing.
All rights reserved.

## I. P ENDAHULUAN
Emosi suara berguna dalam menyampaikan sesuatu yang  sedang  dirasakan  dengan  menggunakan  bahasa  tubuh dan tidak terkecuali dengan  berbicara [1]. Ketika  seseorang berbicara,  saat  itulah  sebenarnya  seseorang  tersebut menyampaikan  beberapa  informasi  mengenai  dirinya sendiri.  Informasi  tersebut  dapat  diketahui  melalui  fitur suara  itu  sendiri,  diantaranya  dengan pitch dan formant , dimana pitch adalah frekuensi fundamental dari sinyal suara yang  dihasilkan    karena    getaran    pita    suara,    dan formant adalah frekuensi    resonansi akustik  dari  bidang  suara manusia  kedua fitur tersebut  merupakan fitur suara  yang sangat  penting  untuk  mengenali  keadaan  emosi  dari seseorang  [2],[3].  beberapa fitur dari  suara  emosional  yang banyak  digunakan  dalam  pengenalan  emosi,  seperti frekuensi dasar  [2], formant , log energi  (amplitudo)  [3], durasi, koefisien cepstral [4], jitter dan shimmer [5].
Mel  Frequency  Cepstral  Coefficient atau  MFCC adalah  salah  satu  metode  ekstraksi  fitur  yang  digunakan dalam  pengenalan  suara  untuk  merepesentasikan  suara menjadi  sebuah acoustic  vector. MFCC  memiliki  kelebihan dalam kompleksitas algoritma yang rendah dalam implementasi  dari  algoritma  ekstraksi  fitur.  walaupun banyak  sistem  suskes  menggunakan  metode  ini,  namum dalam  pengenalan  emosi  bahasa  indonesia  belum  banyak
yang  mengembangkan  sehingga  pada  penelitian  ini  kami menggunakan  MFCC  sebagai  metode  ekstraksi  fitur  dalam pengenalan emosi dengan suara.
Beberapa penelitian mengklasifikasikan emosi diantaranya  [6],  mengklasifikasikan  contoh  suara  Jepang menjadi  lima  emosi  (marah,  kebahagiaan,  jijik,  sedih,  dan terkejut)  dengan  menggunakan Bayes  classifier dan  akurasi 51,25%.  Klasifikasi  suara  Jerman  menjadi  enam  emosi (marah,  kebosanan,  jijik,  kecemasan,  kebahagiaan  dan kesedihan) dilakukan oleh [7]. menggunakan classifier SMO dan  akurasi  92%  [8].  mengklasifikasikan  contoh  suara indonesia  menjadi  empat  emosi  (marah,sedih,  netral  dan senang) dengan  menggunakan MLP  SMO dan Naive Bayes dan akurasinya 97.78%, 97.22%, dan 57.22% untuk masing- masing classifier [9].

## II. U RAIAN P ENELITIAN
Mendefinisikan  kata  emosi  dengan  “setiap  kegiatan atau  pergolakan  pikiran,  perasaan,  nafsu,  setiap  keadaan mental  yang  hebat  atau  meluap-luap”.  Emosi  adalah  suatu perasaan  dan  pikiran-pikiran    khasnya,    suatu    keadaan biologis    dan    psikologis    serta  serangkaian    kecendrungan untuk  bertindak [7].
2
Plutchik mengemukakan  idenya  bahwa  emosi  dasar pada manusia merupakan  sebuah blok bangunan utama dari emosi derivative , emosi sekunder dan emosi tersier . Emosi Derivatif berada  dalam  campuran  Negara,  atau  kombinasi dari  emosi  dasar  majemuk.  Hal  ini  mirip  dengan  prinsip warna  pencampuran.  Gambar  1.  merupakan  dasar  model warna oleh plutchik [10].
Gambar 1. Dasar Warna Model Emosi ( Plutchik )
Sumber : (Plutchik, Robert , (2001). “Nature Of Emotions”. American )

## III. M ETODE PENELITIAN
Tahap  Perancangan  sistem  ini  terdiri  atas  proses pengambilan data, Pre-prosessing , ekstraksi ciri, pemodelan/inisialisasi, dan pelatihan dan pengujian model.
Gambar 2. Proses ekstraksi ciri MFCC
Proses feature extraction MFCC seperti dibawah 1.   Melakukan  proses Pre-emphasize untuk  memperbaiki envelope spectral sinyal suara agar lebih halus.
2.   Melakukan  proses Frame  Blocking bertujuan  untuk membagi sampel signal menjadi beberapa frame.
3.   Melakukan  proses Windowing untuk  mengurangi  efek diskontinuitas  pada  ujung-ujung frame yang  dihasilkan oleh proses frame blocking .
4.   Melakukan proses FFT sehingga diperoleh sampel signal dalam frequensi domain .
5.   Melakukan proses Fileterbank untuk mengetahui ukuran energi dari setiap frequensi band . 6.   Melakukan  proses  DCT  untuk  mendapatkan mel cepstrums
7.   Hasil  dari  proses  DCT  di  sebut Mel-Frequency Cepstrum Coefficients
A.  Pengambilan Data Suara beremosi yang akan di klasifikasi haruslah berupa kata  yang  pendek  yang  dilatih  untuk  menirukan  ucapan emosi, tetapi sudah menujukkan emosi yang dikandung oleh pembicara,  yang  meliputi  lima  kelas  emosi,  seperti  senang, sedih,  marah,  takut  dan  netral,  dengan  kata  “tidak”,  Setiap kata  diucapkan  dengan  intonasi  yang  menirukan  suara emosional.
Pengambilan  dataset  suara  dilakukan  dengan  laptop  dan mikrofon untuk perekaman suara pada frekuensi sampel (Fs) 8000  Hz,  32  bit  presisi  resolusi,  saluran  mono  dan  dalam bentuk  wav  format file .  Panjang  setiap  rekaman  adalah  1,4 detik  untuk  setiap  kata,  Pengambilan  data  suara  beremosi dilakukan  dengan  perekaman  suara  dengan  lima  orang responden  pria  untuk  lima  kelas  emosi.  Tiap  responden melakukan  perekaman  sebanyak  sepuluh  kali  untuk  setiap kelas  emosi  suara  dengan  intonasi  yang  berbeda-beda. sehingga  total dataset diperoleh  250  suara  sampling  dari lima  kelas  emosi.  Hal  ini  bertujuan  agar  sistem  mampu mengenali variasi suara kata yang diberikan.
Untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan  pada  penelitian ini  nantinya  dilihat  dari persentase keakuratan  pengenalan setiap  emosi,  yang  didapatkan  dari  setiap split  rasio jumlah suara  yang  dikenali  benar  dengan  jumlah  suara  yang diujikan Antara lain :
1. 225 data training dengan testing dilakukan pada :
a. 225 data training
b. 25 data testing 2. 160 data training dengan testing dilakukan pada :
a. 160 data training
b. 90 data testing
3. 175 data training dengan testing dilakukan pada :
a. 175 data training
b. 75 data testing
4. 150 data training dengan testing dilakukan pada :
a. 150 data training
b. 100 data testing
5. 125 data training dengan testing dilakukan pada :
JAIC
a. 125 data training
b. 125 data testing 6. 100 data training dengan testing dilakukan pada : a. 100 data training b. 150 data testing

## B.  Proses Extraction
Preemphasis (penekanan  sinyal)  adalah  suatu  proses produksi  suara  manusia,  radiasi  pada  bibir  dan  lidah  ketika proses phonation mengakibatkan  komponen  frekuensi tinggi.  Tujuan preemphasis adalah  untuk  memperhalus envelope agar  meningkatkan  sinyal  pada  pengolaan berikutnya. Default nilai alpha yang digunakan dalam proses ini adalah 0.97, Data sinyal baru adalah data sinyal sebelum proses pre-emphasis ditambah  dengan  data  hasil pre- emphasis, berikut ini hasil Preemphasis lima kelas emosi :
Gambar 3. Emosi suara marah
Gambar 4. Emosi suara netral
Gambar 5. Emosi suara sedih
Gambar 6. Emosi suara senang
Gambar 7. Emosi suara takut
Frame  Blocking pada  proses  ini  sinyal  suara disegmentasi menjadi beberapa frame yang saling tumpang tindih ( overlap ), hal itu dilakukan agar tidak ada sedikitpun sinyal  yang  hilang  ( deletion ).  Tujuan  dari frameblocking adalah  membagi  sinyal  kedalam  sebuah  matriks  dengan interval  panjang  waktu  yang  diberikan.  Bedasarkan  asumsi sinyal  dalam frame adalah  20  ms  statisioner  dan  frekuensi sampling  adalah  16000  Hz  maka  panjang  tiap frame adalah 320  sampel.  Pada frameblocking digunakan  persentase overlap  sebanyak  50%,  memberikan  faktor  pemisah sepanjang  120  sampel.    Berikut  adalah  hasil  dari  proses frame blocking untuk lima kelas emosi suara.
Gambar 8. Frame emosi marah
Gambar 9. Frame emosi netral
Gambar 10. Frame emosi sedih
Gambar 11. Frame emosi senang
Gambar 12. Frame emosi takut
Setelah frameblocking dilakukan  maka  digunakan Hamming  window  pada  tiap frame .  Fungsi window ini digunakan  untuk  mengurangi  diskontinu  sinyal  pada  awal dan  akhir  tiap  blok. Windowing Ada  banyak  fungsi window namun yang digunakan dalam penelitian ini adalah hamming window karena  mempunyai  hasil  yang  lebih  baik  dalam pembatasan sinyal yang akan dianalisa. Gambar dibawah ini adalah hasil dari proses windowing untuk lima kelas emosi.
Gambar 13. windowing emosi suara marah
Gambar 14. windowing emosi suara netral
Gambar 15. windowing emosi suara sedih
Gambar 16. windowing emosi suara senang
Gambar 17. windowing emosi suara takut
Untuk  mengkonversi  setiap frame dari  N sampel dari  domain  waktu  ke  dalam  doman  frekuensi  maka digunakan  FFT  ( Fast  Fourier  Transform ).  Karena  panjang sampel  adalah  320,  maka  zero padding digunakan  untuk membuat  panjang sampel menjadi  kelipatan  2,  yaitu  512. Zero  padding adalah  teknik  untuk  menambahkan  nilai  0 pada sebuah barisan sehingga  mendapatkan panjang barisan
yang  diinginkan.  Berikut  hasil  FFT  pada  salah  satu  sinyal suara untuk lima kelas emosi.

## Gambar 18. Hasil Plot FFT emosi suara marah
Tahap  ini  merupakan  proses  pengfilteran  dari spektrum setiap frame yang  diperoleh  dari  tahapan  sebelumnya, menggunakan sejumlah M filter segitiga dengan tinggi satu. Filter  ini  dibuat  dengan  mengikuti  persepsi  telinga  manusia dalam  menerima  suara.  Persepsi  ini  dinyatakan  dalam  skala ’mel’  (berasal  dari  Melody)  yang  mempunyai  hubungan tidak linear dengan frekuensi suara, Dalam hal ini skala mel- frequency adalah linear untuk frekuensi kurang dari 1000 Hz dan  logaritmik  untuk  frekuensi  di  atas  1000  Hz.  Satu  relasi antara  frekuensi  bunyi  (dalam  Hz)  dengan skala  mel . Magnitude hasil  dari  proses  FFT  selanjutnya  akan  melalui tahap filterbank . perhitungan Filterbank : Diketahui : S 0 = 0.4545 0 0
2595 log(1 ) 700 4400, 37 0.4545
2 H
   
Maka didapat S 0 = 0.4545 * 4400.37 = 1999,96 Dengan cara yang sama maka didapatkan sinyal hasil filterbank adalah : (1999.96 , 246.4 , 418.7, 316.0 , 211.4, 216.2 , 117.3 ,181.1)
Gambar 19. Hasil Proses Mel-filterbank
Pada    tahap    akhir,  ekstraksi  MFCC    yang  diperoleh  dari Mel-Filterbank harus  dikonversi  kembali.  Dikarenakan spekturm  mel merupakan    bilangan    real,    maka spektrum log  mel akan    dikonversi    menjadi    domain    waktu digunakan Discrete    Cosine    Transform (DCT).  Tujuannya adalah  untuk  mendapatkan  informasi  dari  suatu    sinyal emosi  suara    yang    diucapkan    oleh    manusia.  Hasil    dari proses ini dinamakan Mel-Frequency  Cepstrum Coefficients (MFCC).  Berikut ini adalah perhitungan untuk proses DCT:
Koef ( k ) = 8, Untuk n = o maka,
0 1 3.14 1 3.14 log(1999.9) cos 0 0 log(246, 4) cos 0 1 2 8 2 8 n                              1 3.14 1 3.14 log(418,7)cos 0 2 log(316,1)cos 0 3 2 8 2 8                             1 3.14 1 3.14 log(211, 4)cos 0 4 log(216, 2)cos 0 5 2 8 2 8                             1 3.14 1 3.14 log(117.3)cos 0 6 log(181,1)cos 0 7 2 8 2 8
                           = 19.8
Jadi n o = 19,8

## A. H ASIL E KSPERIMEN
Proses  DCT  merupakan  langkah  terakhir  dari  proses utama  MFCC.  Hasil  dari  proses  ini  adalah mel  frekuensi cepstrum koefisien yang merupakan hasil dari proses MFCC. data koefisien MFCC untuk lima kelas emosi dengan jumlah koefisien MFCC  sebanyak  13 koefisien untuk  masing- masing frame . Dengan demikian setiap data menjadi matriks 13  x  66.  Hasil  ini  merupakan  masukan  untuk  pelatihan HMM,  yaitu  berupa    O=O 1 ,O 2, …,O 66 .  Seperti  gambar dibawah ini :
Gambar 20. DCT emosi  marah
Gambar 21. DCT emosi netral
6 Gambar 22. DCT emosi sedih Gambar 23. DCT emosi  senang

## Gambar 24. DCT emosi  takut
Hasil  ekstraksi  emosi  suara  dari  masing-masing  lima kelas  emosi  menghasilkan  nilai  fitur  yang  berbeda.  Hasil ekstraksi  fitur  didapat  dari  nilai  rata-rata magnitude dimana nilai  tersebut  merupakan  hasil  dari  nilai  analisis frame duration 20  ms,  nilai  analisis frame  shift 10  ms,  nilai preemphasis  coefficient 0,97 , nilai filterbank 20,  nilai cepstral coefficient 13, nilai cepstral sine filter parameter 22. Hasil  ekstraksi  fitur  dari  masing-masing  kelas  emosi  dapat dilihat pada table data uji masing-masing kelas.

## B. DATA UJI
Pada uji coba yang akan diproses,  menggunakan dataset dari  setiap  emosi  (marah,  sedih,  senang,  takut  dan  netral) dengan  kata  “tidak,  buka,  tutup,  diam”.  Sebelum  data diproses  dalam  HMM  data  diolah  terlebih  dahulu  dengan menggunakan Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC)  untuk  mendapatkan  fitur  emosi  suara.  Kemudian fitur  emosi  suara  digunakan  sebagai  input Hidden  Markov Models (HMM). Dibawah ini adalah table hasil pencocokan data uji.
Tabel  berikut  adalah  nilai  hasil  dari  pengujian  emosi marah terhadap model emosi yang berbeda.
Tabel 1. Data Uji Emosi Suara Marah No Nilai Emosi Suara Marah Netral Sedih Senang Takut 1 3.5395 6.8254 4.5843 6.1076 8.1838 2 6.6932 13.5455 6.3583 5.2628 6.8130 3 4.4692 8.8695 4.5105 5.7320 4.4335 4 5.2580 9.2067 9.1231 9.0289 6.8801 5 4.2491 6.3712 6.6977 4.7622 4.8529 6 7.1062 8.9012 7.3292 6.9262 9.7652 7 6.4876 9.4378 7.6712 6.2188 5.7118 8 6.6892 11.4637  12.5326 5.8583 8.1329 9 13.1965  13.0724  11.4799  10.1627  9.4095 10 13.6042  15.0755  14.0143 6.5749 7.4377 11 12.4347  10.7491  11.0984 5.7254 6.9389 12 8.6501 10.9310  13.0848 6.2796 4.5888 13 8.2920 10.6681 4.6445 5.4486 6.6387
Tabel berikut adalah  nilai hasil dari pengujian emosi Netral dan sedih terhadap model emosi yang berbeda.
Tabel 2. Data Uji Emosi Suara Netral No Nilai Emosi Suara Marah Netral Sedih Senang Takut 1 3.1379 5.2908 3.5671 2.1122 2.0578 2 2.9628 5.2798 7.1194 4.3856 3.0985 3 3.3686 7.6714 5.3405 3.0825 4.0510 4 6.7057 8.8156 6.0854 5.0211 4.1014 5 4.2210 6.3809 5.3664 3.3382 3.8223 6 5.4276 5.5969 5.1759 4.5492 4.8817 7 4.2713 5.9168 5.8310 4.8222 5.1185 8 4.6620 7.5208 7.1703 4.5936 5.3287 9 5.6986 5.4640 8.4423 5.6992 6.8055 10 5.1057 6.2179 6.1133 6.2716 4.0966 11 5.2193 4.8469 5.2663 4.7329 4.4689 12 4.9613 5.2450 4.4045 3.6676 3.9990 13 8.5162 3.5573 4.4201 2.8407 3.7509 Tabel 3. Data uji Emosi Suara Sedih No Nilai Emosi Suara Marah Netral Sedih Senang Takut 1 3.4931 9.4064 3.0452 3.5229 4.3350 2 4.0423 8.4009 4.9257 5.0682 5.6000 3 5.0527 7.2876 4.1982 4.2617 4.9985 4 7.9266 12.9527 5.7833 3.5741 8.2337 5 4.9408 6.7091 6.2450 4.7717 6.2830 6 7.4644 8.8805 6.8210 5.6880 7.0998
JAIC
7 7 4.7604 11.1824 8.5586 7.7432 8.5950 8 5.9429 9.2189 6.3036 6.8600 9.7288 9 6.9205 13.0060 7.9987 5.3055 7.3489 10 8.0664 14.3539 7.2302 6.3521 7.4332 11 9.9693 15.7958  12.0398 5.8330 9.3523 12 10.0793  12.4091  10.5838 4.9546 5.0800 13 6.9271 7.0917 3.2788 3.3953 8.2382
Tabel berikut adalah nilai hasil dari pengujian emosi senang dan takut terhadap model emosi yang berbeda.
Tabel 4. Data uji Emosi Suara Senang No Nilai Emosi Suara Marah Netral Sedih Senang Takut 1 3.8966 4.7240 3.3412 2.4932 2.9039 2 6.4841 7.3940 5.0471 4.2910 5.6393 3 4.1799 8.3014 3.3268 2.5739 4.5214 4 5.9789 7.3337 6.3926 3.5264 5.9714 5 4.4815 7.6204 5.0057 5.3153 5.8344 6 6.1363 7.8633 7.5192 6.2126 6.2182 7 4.7013 7.7633 5.2625 4.2596 5.3052 8 6.5322 9.6570 6.0440 4.9075 6.9932 9 8.5262 8.5035 5.5365 4.3557 6.6166 10 9.2210 7.9531 6.1852 4.7137 8.3595 11 12.1852 6.1033 6.2565 4.0696 5.1313 12 11.3578 7.4072 5.3791 5.2553 4.8685 13 5.3390 6.5380 3.6171 3.3632 6.6273 Tabel 5. Data uji Emosi Suara Takut No Nilai Emosi Suara Marah Netral Sedih Senang Takut 1 5.2034 3.6715 3.3607 3.3745 2.9013 2 5.5209 8.5100 4.7655 3.9736 4.6058 3 7.1871 6.2387 5.7135 5.8822 7.9860 4 5.9099 5.7535 7.8044 5.7147 4.6678 5 5.0803 7.2642 6.4619 5.2330 5.1371 6 5.3193 7.9394 6.3937 7.8716 7.1743 7 6.0878 8.6506 5.5586 6.8849 6.4725 8 7.5572 14.9237 6.6076 7.1053 8.2163 9 11.1846 12.8952 6.5125 8.8901 6.9820 10 13.3020 13.7550 7.8191 7.1261 6.4065 11 15.6365 15.0941 8.4564 6.6995 3.8718 12 11.1109 15.7097 8.9237 5.9403 4.4177 13 5.0906 4.8844 3.9116 4.9591 5.1362

## C. PEGUJIAN
Pengujian    sistem    dilakukan    menggunakan algoritme Forward dengan menghitung peluang data testing terhadap model    HMM.  Sistem  yang  telah  dibuat,  digunakan  untuk
melakukan  pengujian  dalam  pengukuran  tingkat  keakuratan klasifikasi  suara  berdasarkan  emosi,  dimana  sistem  ini memiliki  proses  pembelajaran  terhadap  fitur-fitur  yang terdapat  pada  setiap  kelas  emosi. Dataset yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  250  data sampling .  Untuk mengetahui  tingkat  keberhasilan  pada  penelitian  ini  dilihat dari  persentase  keakuratan  identifikasi  setiap  emosi,  yang didapatkan dari setiap rasio jumlah suara yang diidentifikasi benar  dengan  jumlah  suara  yang  diujikan.  Perbandingan tingkat  akurasi  berdasarkan  jumlah  banyaknya  data  yang di training kan dapat dilihat pada Gambar dibawah.
Gambar 25. Grafik Perbandingan Tingkat Akurasi Identifikasi Emosi Berdasarkan Banyaknya Data Training dapat  diketahui  bahwa  tingkat  akurasi  identifikasi  emosi dengan  data training lebih  banyak  memiliki  nilai  yang paling  baik,  dari  beberapa  kali  percobaan.  hal  ini dikarenakan  rasio  data training lebih  banyak  dibandingkan dengan data testing . Sedangkan perbandingan tingkat akurasi berdasarkan  jumlah  banyaknya  data  yang  ditesting  dapat dilihat pada Gambar dibawah ini.

## Gambar 25. Grafik Perbandingan Tingkat Akurasi Identifikasi Emosi
Berdasarkan Banyaknya Data Testing
Dari  Gambar  diatas  terlihat  bahwa  tingkat  akurasi  rata-rata menurun  drastis  dari  beberapa  percobaan  yg  di  ujikan.    Di sisi  lain  pada  pada  proses  pengujian  untuk  kelas  emosi marah  masih  menunjukan  akurasi  yang  cukup  baik dibandingkan  dengan  kelas  emosi  yang  lain.hal  ini dikarenakan  rasio  data training lebih  kecil  dibandingkan dengan data testing .
0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 5 Ak ura si % Data Percobaan Marah Netral Sedih Senang Takut 0 20 40 60 80 100 1 2 3 4 Ak ura si % Data Percobaan Marah Netral Sedih
Senang
Takut
8

## V. K ESIMPULAN
1. Metode Hidden Markov Model (HMM) dapat digunakan untuk pengenal emosi suara.
2. Hasil  pengujian  pengenalan  emosi  berdasarkan  suara menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  di  luar data  train menghasilkan akurasi 90%.
3. Data set emosi yang digunakan untuk klasifikasi dengan metode Hiden  Markov  Model (HMM)  terdapat  200  data sampling dari lima kelas emosi, untuk data latih 200 dan 50 data testing .
4. Nilai-nilai  parameter  MFCC  yang  digunakan  sangat mempergaruhi baik buruknya hasil dari proses MFCC itu sendiri, sehingga berpengaruh terhadap tingkat kesuksessan saat pengenalan.
5. Metode  Mel  Frequency  Cepstrum  Coefficients  (MFCC) adalah  metode  yang  baik  untuk  ektrasi  fitur  dalam pengenalan emosi suara.
6. Nilai-nilai  parameter  MFCC  yang  digunakan  sangat mempergaruhi baik buruknya hasil dari proses MFCC itu sendiri, sehingga berpengaruh terhadap tingkat kesuksessan saat pengenalan.
7. Jumlah  data  dalam  pelatihan  ternyata  berpengaruh terhadap  tingkat  akurasi  pengenalan  yang  dihasilkan. Semakin  banyak  jumlah  data  dalam  pelatihan  maka semakin tinggi tingkat akurasi yang dihasilkan.

## D AFTAR P USTAKA
[1]. J.  Or,  (2008). Affective  Computing,  Emotion  Expression, Synthesis and Recognition. I-Tech Education and Publishing . [2]. C.  Busso,  S.  Lee,  and  S.  Narayanan,  (2009).“ Analysis  of Emotionally  Salient  Aspects  of  Fundamental  Frequency  for Emotion  Detection ,”IEEE Transactions  on  Audio,  Speech,  and Language Processing .
[3]. Y. Shi and W. Song, (2010).“ Speech emotion recognition based on  data  mining  technology,”  in  Sixth  International  Conference on Natural Computation (ICNC), Aug., vol. 2, pp. 615–619.
[4]. T.  Iliou  and  C.-N.  Anagnostopoulos,  (2010 ).“SVM-MLP-PNN Classifiers  on  Speech  Emotion  Recognition  Field  -  A
Comparative Study.
[5]. I.  Luengo,  E.  Navas,  and  I.  Hernáez,  (2010).“ Feature  Analysis and  Evaluation  for  Automatic  Emotion  Identification  in Speech ,”IEEE Transactions  on  Multimedia ,  vol.  12,  no.  6,  pp. 490–501.
[6]. J. Cho and S. Kato,(2011).“ Detecting  emotion  from  voice using selective  Bayesian  pairwise  classifiers,”  in  2011  IEEE Symposium on Computers Informatics (ISCI), pp. 90–95.
[7]. S. Casale, A. Russo, G. Scebba, and S. Serrano, (2008).“ Speech Emotion Classification Using Machine Learning Algorithms,” in IEEE  International  Conference  on  Semantic  Computing,  pp. 158–165.
[8]. J.  Wang,  Z.  Han,  and  S.  Lung,  (2011).“ Speech  emotion recognition  system  based  on  genetic  algorithm  and  neural network,”  in  International  Conference  on  Image  Analysis  and Signal Processing (IASP), Oct., pp. 578–582.
[9]. Muljono, Arifin, (2013). “Emotion Classifications of Indonesian Speech Data Set. 978-1-4673-6278-8/13/$31.00 ©2013IEEE
[110]. Plutchik, Robert , (2001). “Nature Of Emotions”. American