OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 2, N O . 1, PP .014-019, N OV 2019 ISSN : 2622-8106 (ONLINE)
DOI: HTTPS :// DOI . ORG /10.20895/ INISTA . V 2 I 1
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications

## Mengenali Pengaruh Emosional Pada Suara Manusia Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT)
Phita Aulia Ummami 1 , Aprodita Alvy Zagita Sari 2 , Apri Junaidi 3
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik Industri dan Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto
1 15102070@st3telkom.ac.id , 2 15102049@st3telkom.ac.id , 3 aprijunaidi@ittelkom-pwt.ac.id
Accepted on 12-08-2019

## Abstract
Emotion is a feeling that is felt by someone and can be addressed to other people or something and can arise as a reaction due to certain events. Some previous studies have stated that some statistical parameters have a high  correlation  between  speech  and  emotional  states  that  can  indirectly  influence  the  state  of  sound identified.  In  this  study  a  simple  experiment  was  carried  out  by  taking  nine  samples  with  three  different emotional characters namely sad, happy, and angry taken from three respondents who were randomly selected with  the  aim  of  identifying  differences  in  emotions  generated  through  sound  data  using  the  Fast  Fourier Transform method ( FFT).
Keywords: Emotional, Fast Fourier Transform (FFT), Voice Recognition

## I. I NTRODUCTION
S ejak lahir manusia telah dikenalkan dan secara tidak langsung belajar mengenai kemampuan emosi yang dapat dirasakan oleh manusia tersebut. Emosi merupakan suatu perasaan yang dirasakan oleh seseorang dan dapat ditujukan kepada orang lain atau sesuatu dan dapat timbul sebagai suatu reaksi akibat kejadian tertentu (Prasetio  and  Kurniawan,  2017). menurut  A.  Noguieras  pada  Barlian  terdapat  penelitian  yang  menyatakan bahwa  beberapa  parameter  statistik  memiliki  korelasi  yang  tinggi  antara  ucapan  dengan  keadaan  emosional diantaranya  seperti pitch,  energi,  artikulasi  dan  bentuk  spektral  yang secara  tidak  lansgung  dapat mempengaruhi keadaan suara yang diidentifikasi (Prasetio and Kurniawan, 2017).
Suara  merupakan  sebuah  bentuk  yang  dihasilkan  karena  suatu  sinyal  yang  dipengaruhi  oleh  frekuensi berbentuk  sinyal  diskrit  dan  dipengaruhi  pula  oleh  waktu.  suara  yang  dimiliki  oleh  manusia  umumnya memiliki  keanekaragaman  yang  dipengaruhi  oleh beberapa  faktor,  diantaranya;  formant,jenis  suara, pitch, timbre,  dan  volume(Bhaskoro,  Pelatihan  and  Pengenalan,  2012;  Hanggarsari,  Fitriawan  and  Yuniati,  2012). selain  pengaruh  tersebut,  warna  suara  dapat  dipengaruhi  pula  oleh  tingkat  frekuensi,  amplitudo  yang dihasilkan oleh suara iu sendiri. Dalam mengenali emosi dibutuhkan suatu sistem yang dapat mengiddetifikasi melalui suara. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dibangun sebuah sistem yang dapat melakukan teknik perekaman  sinyal  suara  secara  realtime  lalu  sinyal  suara  yang  masih  berupa  sinyal  analog  dalam  domain waktu  nantinya  akan  dikonversikan  ke  dalam  domain  frekuensi  menggunakan  algoritma Fast  Fourier
P HITA A ULIA U MMAMI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 14-19 Mengenali Pengaruh Emosional Pada Suara Manusia Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT)
15
Transform (FFT) untuk  dapat  diproses kembali  dalam  pengidentifikasian  emosi bahagia,  sedih  dan  marah melalui suara.

## II. L ITERATURE R EVIEW

## A. Suara Manusia
Suara  Manusia  dihasilkan  dari  adanya  dua  buah  proses generation dan filtering dimana  pada  proses generation suara diproduksi melalui getaran dari pita suara yang berada di larynk untuk menghasilkan bunyi periodik. Bunyi periodik  yang  masih  bersifat  konstan  nantinya  akan  di filtering kembali  melaui vocal  tract atau disebut juga dengan istilah resonator suara atau articulator yang terdiri dari lidah, gigi, bibir dll sehingga dapat menjadi keluaran utuk kebutuhan analisa voice recognition (Hakim, 2016).

## B. Teori Sinyal Suara
Sinyal  merupakan  suatu  gejala  fisika  dimana  karakteristiknya  dapat  melambangkan informasi. Representasi  sinyal  yang  sering  ditemui  pada  khiduan  sehari-hari  dapat  ditinjau  berdasarkan  dimensinya contohnya  pada  dimensi-1  biasanya  diterapkan  pada  sinyal  audio.  Audio  dapat  didefinisikan  sebagai  suara yang dapat dihasilkna ari sebuah benda yang bergetar. Keluaran gelombang suara yang dihasilkan berbentuk gelombang longitudinal yang masih bersifat analog. Gelombang suara inilah yang dimanfaatkan sinyal analog dalam pengiriman suara yang merambat pada material-material tertentu. gelombang suara umumnya memiliki minimal  1  buah  lembah  dan  1  buah  bukit  yang  menghasilkan  satu  siklus  atau  periode.  apabila  siklus  ini berulang-ulang maka akan membawa pada konsep frekuensi dimana frekuensi merupakan jumlah siklus yang terjadi dalam satu detik (Sipasulta, St and Sompie, 2014; Hakim, 2016; Lamtiur, 2018).

## C. Pengenalan Emosi
Emosi  merupakan  perasaan  yang  terjadi  pada  suatu  individu  yang  melibatkan  perubahan  fisik  maupun karakter  seperti  denyut  nadi,  produksi  kelenjar,  suara  dan  sebagainya  serta  biassanya  ditujukan  terhadap individu  yang  lain  atau  sesuatu  yang  dapat  diartikan  juga  sebagai  kondisi  reaksi  yang  ditimbulkan  akibat perbuatan atau kejadian tertentu. adapun dari sudut mental dapat ditandai dengan perasaan yang kuat daripada suatu keadaan senang atau cemas yang biasanya didorong menuuju bentuk nyata dari tingkah laku organisme itu sendiri (Nadhiroh, 2015; Prasetio and Kurniawan, 2017).
Emosi  dapat  muncul  saat  terjadi  perubahan  pada  kejadian  yang  menjadi  perhatian  individu  tersebut. perubahan kemunculuan emosi dapat dikenali melalui beberapa ekspresi wajah, suara, sikap, tingkah laku dan sebagainya.  ekspresi  suara  diketahui  secara  umum  dalam  kehidupan  sehari-hari  seperti  tertawa,  berteriak, memaki ataupun bersenandung. para pakar komunikasi menganggap komunikasi dalam bentuk ekspresi suara lebih  mudah  dikenali  dan  dipahami  karena  aksentuasi  dalam  berdialog  antar  individu sangat  membantu pemahaman makna yang dimaksud oleh pembicara(Nadhiroh, 2015).

## D. Fast Fourier Transform (FFT)
Fast  Fourier  Transform (FFT) merupakan  suatu  pengembangan  dari  algoritma  sebelumya  yaitu  Fourier Transform  (FT).  algoritma  yang  ditemukan  oleh  J.  Fourier  ada  1822  ini merupakan  algoritma  dengan  data struktur  array  satu  dimensi untuk  menyimpan data  serta  merubah  data difungsikan untuk  merepresentasikan sinyal  dalam  domain  waktu  diskrit  dan  domain  frekuensi.  adapun  definisi  lain  menyebutkan  bahwa  FFT merupakan  metode  yang  efisien  untuk  menghitung  koefisien  dari  fourier  diskrit  ke  suatu  finite  sekuen  dari data  analisa  sinyal  yang  komplek  seperti  pemfilteran,  analisa  korelasi,  dan  analisa  spektrum (Hanggarsari, Fitriawan  and  Yuniati,  2012;  Sipasulta,  St  and  Sompie,  2014;  Ferrdyhendrawan et  al.,  2017;  Sujadi et  al., 2017).
Dalam  notasi  yang  kompleks,  waktu  dan  frekuensi  domain  masing-masing  memiliki  satu  sinyal  yang diciptakan dari N kompleks point. Setiap dari kompleks point ini dikomposisikan dari dua angka, bagian real
P HITA A ULIA U MMAMI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 14-19 Mengenali Pengaruh Emosional Pada Suara Manusia Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT)
dan  bagian  imaginary. perumusan  algoritma Fast  Fourier  Transform (FFT)  dapat  ditinjau  melalui  rumus berikut
(1)
Untuk mendapatkan nilai j data menggunakan persamaan berikut.
(2)
Keterangan:
N = jumlah sampel yang akan diproses.
f(n) = nilai sampel signal
k =variable frekuensi discrete
π = 3,14 derajat
n = indeks data nilai sampling

## III. R ESEARCH M ETHOD
Gambar 1. Diagram Alir Identifikasi Suara
Pada  Gambar  1  dapat  dilihat  diagram  alir  yang  menggambarkan  proses  identifikasi  suara  berawal  dari penginputan  suara  dari  beberapa  sampel data  yang  diambil  dari  tiga  orang.  Format  hasil  penginputan  suara yang  masih  berekstensi  .m4a  nantinya  akan  diubah  menjadi  file  berekstensi  .wav.  Setelah  melakukan  input suara,  proses  selanjutnya  ialah  perekaman. Proses  rekaman  merupakan  proses  masuknya  suara  manusia. sinyal  analog  akan  diubah  menjadi  sinyal  digital  pada  saat  proses  rekaman.  selain  itu,  pada  tahap  ini  akan melalui  proses  sampling  yang  bertujuan  untuk  merekam  suara  manusia  dengan  frekuensi  yang  telah
P HITA A ULIA U MMAMI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 14-19 Mengenali Pengaruh Emosional Pada Suara Manusia Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT)
ditentukan  yakni  8000  Hz. Lama  waktu  penangkapan  ucapan  ditentukan  sebesar  5  detik.  waktu  tersebut ditentukan  agar  suara  yang  dihasilkan  dapat  menangkap  emosi  pemilik  suara.  Proses  sampling  dilakukan dengan  menentukan  panjang  durasi  perekaman,  frekuensi sampling dan  jumlah  data  sampel.  Data  sampel yang  diambil  dari  tiga  orang  berbeda  dihasilkan  sembilan  data  suara  dengan  ketentuan emosi  yang  berbeda saat proses perekaman diantaranya bahagia, sedih dan marah. setelah itu hasil rekaman akan disimpan dalam format  wav. Setelah  melakukan  proses  rekam, data  yang  telah  berekstensi  .wav  akan  di  proses  kembali menggunakan Algoritma Fast Fourier Transform (FFT). Proses ini dimulai dengan mencari nilai komputasi FFT  yang  dilanjutkan  dengan  mencari  nilai  absolute  dari  hasil  komputasi  fft  tersebut.  proses  dilanjutkan dengan  mencari  nilai  absolute  dari  nilai  log  hasil  fft  dari  perhitungan  fft  sebelumnya.  dari  hasil  tersebut kemudian  di  lakukan  proses  hamming  window  untuk  membuat  hasil  menjadi  lebih  halus  dalam menghilangkan efek dari diskontinuitas.
Setelah  proses  penghitungan  FFT  tersebut  tahap  selanjutya  ialah  menampilkan  keluaran  dari  proses sebelumnya, diantaranya di gambarkan dalam bentuk grafik yakni grafik hasil rekaman dan grafik hasil proses FFT. setelah itu hasil dari fft akan digambarkan dalam bentuk spektrogram untuk membayangkan bagaimana frekuensi yang berbeda, yang membentuk gelombang yang berubah seiring waktu.

## IV. R ESULTS A ND D ISCUSSION
Gambar 2. Grafik Sinyal Suara Berdasarkan Emosi Marah
Gambar 3. Spektrogram Berdasarkan Grafik Emosi Marah
Gambar 4. Grafik Sinyal Suara Berdasarkan Emosi Sedih
Gambar 5. Spektrogram Berdasarkan Grafik Emosi Sedih
P HITA A ULIA U MMAMI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 14-19 Mengenali Pengaruh Emosional Pada Suara Manusia Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT)
Dari  kesembilan  data,  akan  diambil  satu  buah  sampel  dari  setiap  3  buah  data  emosi.  Hasil  spectrogram dapat  dilihat  dari  gambar-gambar  berikut. Berdasarkan  hasil,  suara  rekaman  hasil  filter  FFT  mempunyai kisaran frekuensi dari 20 Hz sampai 20 KHz, hal ini sesuai dengan kemampuan rekaman data oleh souncard. Intensitas yang tinggi yaitu pada frekuensi 44 Hz sampai 3620 Hz dan intensitas yang paling tinggi yaitu pada frekuensi 115 Hz sampai 640 Hz. Adapun kisaran suara manusia adalah 50 Hz sampai 10 KHz. Berdasarkan hal tersebut maka dapat dikatakan frekuensi suara 20 Hz- 49 Hz dan 10 KHz – 20 KHz pada data rekaman adalah  berupa  gangguan.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  sumber  suara  mempunyai  karakteristik  suara dengan frekuensi 50 Hz – 3620 Hz dengan intensitas tertinggi pada 115 Hz – 640 Hz.

## V. C ONCLUSSION
Karakteristik  suara  suatu  sumber  suara  dapat  diketahui  dengan  membandingkan  dan  menghubungkan parameter-parameter  suara.  Dengan  melihat  hubungan  antara  frekuensi,  intensitas,  dan  waktu  dari  sumber suara,  maka  kita  dapat  mengetahui  karakteristik  sumber  suara  tersebut. Proses  filter  FFT  berfungsi  untuk menghilangkan  gannguan  yang  tidak  diinginkan  sehingga  data rekaman  yang  didapat  kualitasnya  lebih  baik karena amplitudonya tidak terlalu berfluktuasi.
Pada  proses  perekaman  suara,  diharapkan  pada  kondisi  yang tenang  (tidak  ada  suara  selain  suara  dari sumber),  sehingga  hasil  analisis  dapat  menggambarkan  dengan  tepat  karakter  suara  sumber.  sebelum dilakukan pengolahan menggunakan FFT, sampel suara dapat dilakukan preprocessing terlebih dahulu untuk mendapatkan hasil yang lebih baik pada FFT

## R EFERENCES
Bhaskoro, S. B., Pelatihan, F. and Pengenalan, F. (2012) ‘Aplikasi pengenalan gender menggunakan suara’, 2012(Snati), pp. 15 – 16. Ferrdyhendrawan, T. et al. (2017) ‘SOUND CONVERSION USING FAST FOURIER TRANSFORM’, 1(1), pp. 22– 26. Hakim,  A.  R.  (2016)  ‘Analisis  Perbandingan  Discrete  Wavelet  Transform  ,  Discrete  Cosine  Transform  dan  Fourier Transform pada Proses Pengenalan Pola Suara’.
Hanggarsari,  P.  N.,  Fitriawan,  H.  and  Y uniati,  Y.  (2012)  ‘SIMULASI  SISTEM  PENGACAKAN  SINYAL  SUARA SECARA REALTIME BERBASIS FAST FOURIER TRANSFORM ( FFT )’, (3), pp. 192– 198.
Lamtiur, R. A. (2018) Identifikasi Sinyal Suara Menggunakan Metode Fast Fourier Transform ( FFT ) Berbasis Matlab. Nadhir oh,  Y.  F.  (2015)  ‘PENGENDALIAN  EMOSI  (Kajian  Religio - Psikologis  tentang  Psikologi  Manusia)’,  2(1),  pp. 53 – 63.
Prasetio,  B.  H.  and  Kurniawan,  W.  (2017)  ‘Pengenalan  Emosi  Berdasarkan  Suara  Menggunakan  Algoritma  HMM’,
(December). doi: 10.25126/jtiik.201743339.
Sipasulta, R. Y., St, A. S. M. L. and Sompie, S. R. U. A. (2014) ‘Simulasi Sistem Pengacak Sinyal Dengan Metode FFT ( Fast Fourier Transform )’, pp. 1– 9.
Gambar 6. Grafik Sinyal Suara Berdasarkan Emosi Bahagia
Gambar 7. Spektrogram Berdasarkan Grafik Emosi Bahagia
P HITA A ULIA U MMAMI E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 14-19 Mengenali Pengaruh Emosional Pada Suara Manusia Menggunakan Metode Fast Fourier Transform (FFT)
Sujadi, H. et al. (2017) ‘SISTEM PENGOLAHAN SUARA MENGGUNAKAN ALGORITMA FFT’, pp. 101– 107.