## MIND (Multimedia Artificial Intelligent Networking Database) Journal
MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902
| Vol. 6 | No. 2 | Halaman 194 - 204
Desember 2021

## Peningkatan Kemampuan Pengenalan Emosi melalui Suara dalam Bahasa Indonesia
FATAN KASYIDI 1 , RIDWAN ILYAS 2 , NIDA MUTHI ANNISA 3
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani 3 Program Studi Psikologi, Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia Email : fatan.kasyidi@lecture.unjani.ac.id
Received 22 Oktober 2021 | Revised 23 November 2021 | Accepted 29 November 2021

## ABSTRAK
Interaksi  manusia  dengan  komputer  merupakan  fenomena  yang  terus berkembang  diikuti  oleh  meningkatnya  penggunaan  komputer  yang  sering digunakan  dalam  ranah  sosial  manusia.  Manusia  saling  berinteraksi  dengan melibatkan  emosi  untuk  memahami  seseorang.  Emosi  manusia  seringkali terwakili  melalui  cara  berbicara.  Penelitian  tentang  pengenalan  emosi  melalui suara  telah  banyak  dilakukan,  namun  terdapat  upaya  peningkatan  pengenalan emosi  melalui  suara,  terutama  masalah  korpus  yang  menjadi  salah  satu  faktor yang menjadikan pengenalan emosi ini belum menghasilkan akurasi pengenalan yang  optimal,  khususnya  berkaitan  dengan  imbalance  data.  Penelitian  ini dilakukan untuk meningkatkan performa pengenalan emosi untuk mengenali lima kelas emosi yaitu senang, marah, sedih dan kepuasan serta netral menggunakan algoritma  boosting.  Selain  itu,  digunakan  pula  metode  seperti  CNN  dan  RNN untuk dapat dilakukan perbandingan serta penerapan SMOTE untuk korpusnya. Setelah  eksperimen,  dapat  dihasilkan akurasi  pengenalan  mencapai  65% untuk akurasi untuk data tes berdasarkan konfigurasi 22050 Hz sebagai sampling rate, MFCCs dan oversampling SMOTE.
Kata kunci : Imbalance data, Algoritma Boosting, CNN, RNN, SMOTE

## ABSTRACT
Human interaction with computers  are a growing phenomenon followed by the increasing  use  of  computers  which  are often  utilized  in  human  social  activities. Humans interact with one another by involving emotions. Plenty of research on speech  emotion  recognition  has  been  established.  Nevertheless,  there  are  still efforts  to  enhance  speech  emotion  recognition,  especially  the  corpus  problem which is one of the factors that the model does not in an optimal performance, especially  about  imbalance  data.  This  study  was  conducted  to  enhance  the performance of emotion recognition to recognize five class emotions: happiness, angry,  sadness,  contentment,  and  neutral.  Furthermore,  we  employed  CNN, RNN, and Boosting Algorithms. Lastly, we applied SMOTE to the corpus. After the experiment,  the  accuracy  reached  65%  with  22050  Hz  configuration  as  rate, MFCCs, and SMOTE oversampling.
Keywords : Data Imbalance, Boosting Algorithms, CNN, RNN, SMOTE

## 1. PENDAHULUAN
Emosi adalah suatu aspek penting dalam kehidupan manusia berupa perasaan dan memiliki banyak pengaruh pada perilaku manusia. Emosi dapat dikatakan sebagai level afektif yang paling  mudah  dikenali  oleh  sesama  manusia  terutama  agar  dapat  saling  memahami  ketika berkomunikasi.  Pada  dasarnya  ketika  ingin  memahami  lebih  jauh  terkait  dengan  emosi tentunya  tidak  terlepas  dari  unsur affect  dan  mood.  Diantara  affect,  mood  dan  emosi merupakan hal yang saling berkaitan dan tidak dapat terpisahkan (Russell, 2003) . Dalam hal ini keadaan emosional yang dialami oleh individu dalam jangka waktu yang singkat dan bersifat  tidak  menetap  dinamakan  emosi.  Sedangkan affect  mencakup  konsep  yang  lebih luas  dan  didalamnya  terdapat  emosi.  Pembahasan  terkait  emosi  biasanya  akan  mengacu kepada  dua  teori  utama.  Teori  yang  pertama  adalah  teori basic  emotion  dimana  emosi identifikasi emosi berdasarkan karakteristik masing-masing emosi yang yang unik (Ekman, 1992) . Teori yang kedua adalah teori circumplex model of affect yang menyatakan bahwa emosi inti individu dapat dibagi menjadi dua kuadran yaitu valensi dan arousal. Kedua emosi inti  ( core  affect)  akan  merujuk  pada  kondisi  psikologis  dan  fisiologis  individu.  Keadaan psikologis  yang  dirujuk  valensi  ini  terdiri  dari  emosi  positif  dan  negatif.  Keadaan  fisiologis yang  dirujuk  oleh arousal  dijelaskan  dengan  keadaan  tenang  dan  bersemangat.  Keadaan psikologis  yang  merupakan  interaksi  antara  valensi  dan  arousal  dijelasakan  sebagai  emosi (Russell,  2003) .  Di  zaman  sekarang  ini  tentunya  dalam  kehidupan  sehari-hari  manusia tidak  terlepas  dari  berbagai  hal  yang  menyangkut  teknologi  termasuk  dalam  ranah komunikasi.  Emosi  sebagai  salah  satu  hal  yang  penting  dalam  berkomunikasi  pun  dapat dikaitkan  dengan  komputer  salah  satunya  dalam  pengembangan  pengenalan  emosi manusia.
Emosi dapat diekspresikan dengan berbagai cara, salah satunya adalah melalui suara. Suara yang  dimaksud  merupakan  suara  yang  keluar  pada  saat  percakapan  dua  orang  atau  lebih dalam  kondisi  spontan.  Percakapan  secara  spontan  dalam  merepresentasikan  lebih  baik emosi  yang  diekspresikan  sehingga  komputer  dapat  mendeteksi  secara  natural (Lubis  et al.,  2014) .  Penelitian  untuk  pengembangan  model  pengenalan  emosi  melalui  suara  telah dilakukan,  khususnya  dalam  bahasa  Indonesia.  Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan tersebut  menggunakan  korpus  yang  telah  dibangun  sebelumnya  dan  metode  yang digunakan  untuk  pengenalannya  diantaranya  menggunakan Naive  Bayes,  Support  Vector Machine  dan  Random  Forest (Kasyidi  &  Lestari,  2018 ).  Konstruksi  korpus  tersebut mengikuti  skenario  yang  telah  dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya  dengan  mengambil data dari acara TV talk show dalam bahasa indonesia melibatkan empat kelas emosi utama yaitu  marah,  senang,  sedih  dan  puas  serta  ditambah  dengan  kelas  emosi  netral (Lubis, dkk.,  2014) .  Kemudian  korpus  tersebut  digunakan  kembali  untuk  dilakukan  peningkatan kemampuan  pengenalan  emosi  menggunakan Long  Short  Term  Memory  (LSTM) ditambahkan  dengan  skenario sampling  data  menggunakan  Random  Over  Sampler  (ROS). Pada  penelitian  tersebut,  didapatkan  model  pengenalan  yang overfit.  Hal  tersebut  dapat terjadi dikarenakan mekanisme sampling yang tidak menghasilkan sebaran data yang merata untuk  setiap  kelas (Lasiman  &  Puji  Lestari,  2018) .  Pada  penelitian  lainnya  juga  terjadi imbalance data pada setiap kelasnya sehingga tidak mencapai akurasi pengenalan yang baik (Kasyidi  &  Lestari,  2018) ,  walaupun  disisi  lain,  dapat  diidentifikasi  kata-kata  yang mewakili emosi tersebut dalam bahasa Indonesia diantaranya kata “selamat”, “semoga” dan “cinta” yang menjadi representasi kata yang sering diucapkan dalam kondisi emosi senang.
Berdasarkan permasalahan pada penelitian terdahulu, maka dilakukan serangkaian skenario agar  dapat  meningkatkan  performa  pengenalan  emosi  melalui  suara  dalam  bahasa Indonesia.  Skenario  tersebut  lebih  fokus  kepada  penggunaan  metode-metode  yang  dapat

## Peningkatan Kemampuan Pengenalan Emosi Melalui Suara dalam Bahasa Indonesia
meningkatkan  akurasi  tanpa  mengubah  atau  menambahkan  korpus  yang  digunakan. Terdapat  beberapa  cara  diantaranya  menggunakan  teknik  algoritma boosting  untuk meningkatkan weak  learner  menjadi  strong  learner (Wu,  dkk.,  2018) ,  dilakukan  juga perubahan konfigurasi sampling rate mulai dari 8000 Hz, 16000 Hz dan 22050 Hz (Atmaja &  Akagi,  2019)  (Tarunika,  dkk.,  2018)  (Tzirakis,  dkk.,  2018)  (Umamaheswari  & Akila, 2019) . Ketiga sampling rate tersebut digunakan atas beberapa pertimbangan yaitu 8000 Hz merupakan sampling rate yang kualitas suaranya setara dengan suara dari telepon. Kemudian  16000  Hz  setara  dengan  kualitas  suara  dari microphone  yang  sering  digunakan untuk  merekam  suara,  sedangkan  22050  Hz  merupakan sampling  rate  untuk  suara  yang keluar  dari  hasil  rekaman  studio  untuk  memproduksi  lagu (Jurafsky  &  Martin,  2013). Variasi  tersebut  digunakan  kepada  audio  yang  tersedia  dalam  korpus.  Penerapan  koefisien Mel  Frequency  Cepstral  Coefficients  (MFCCs)  dengan  tiga  variasi  yaitu  13,  26  dan  39 koefisien (Aouani & Ayed, 2018) (Kasyidi & Lestari, 2018) (Winursito, dkk., 2018) . Untuk  mengatasi imbalance  data,  metode  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE) dapat diterapkan sebagai upaya peningkatan akurasi pengenalan emosi (Sarakit, dkk., 2015) .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Dataset
Dataset  yang  digunakan  adalah  korpus  yang  telah  dibangun  pada  penelitian  sebelumnya (Kasyidi & Lestari, 2018) . Sebaran data korpus tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Sebaran Data Korpus Emosi (Kasyidi & Lestari, 2018)
Pada korpus tersebut akan  diterapkan skenario over sampling menggunakan SMOTE untuk mengatasi imbalance  data.  SMOTE  akan  membuat  sebaran  data  pada  setiap  kelas  emosi menjadi  sama.  Sebelum  SMOTE  diterapkan,  setiap  data  audio  disegmentasi  ke  dalam  5 segmen  per  satu  detik,  apabila  terdapat  data  yang  lebih  dari  satu  detik,  maka  tetap disegmentasi  hanya  satu  detik  dari  total  durasi  dan  tidak  menghitung  lebihnya.  Sebaran dataset  setelah  SMOTE  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Dataset  yang  telah  dilakukan over
391 287 2694 174 234 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 Marah Senang Netral Sedih Puas Jumlah Data Audio Kel as E mo si Sebaran Data Korpus Emosi
sampling  akan  dibagi  ke  dalam  beberapa  konfigurasi  fitur  yaitu  jumlah  sampling  rate  dan jumlah koefisien MFCCs.
Teknik  SMOTE  ini  menerapkan over sampling terhadap kelas yang jumlahnya kecil dengan cara  membuat instance baru yang disebut  synthetic sample. Sample tersebut dibangkitkan berdasarkan  similaritas  dari  ruang  fitur  data  diantara  seluruh  kelas  minoritas  yang  ada. Sample  dipilih  menggunakan  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  secara  acak  dan  selanjutnya diterapkan  interpolasi  lanjar  untuk  membangkitkan synthetic  sample  yang  baru.  Misalkan sample ,  kemudian synthetic  sample  baru  akan  dibangkitkan  berdasarkan  perhitungan KNN.  Dari  hasil  KNN, sample  acak dipilih.  Kemudian sample  baru  dibangkitkan berdasarkan Persamaan (1) berikut ini (Rathpisey & Adji, 2019) .
(1)
Dimana merupakan angka acak pada range [0,1].
Gambar 2. Sebaran Data Korpus Emosi Setelah SMOTE
Tabel 1. Contoh Dataset Korpus Emosi (Kasyidi & Lestari, 2018)
Nama File Transkrip Label Emosi Keterangan P004001 dia  sekarang  lagi  suka  banget sama patung HI Senang ada  peningkatan  intonasi  dan terdengar  sangat  senang  dan antusias ketika bercerita P004002 tiap  kali  di  rumah  dia  maunya yang  kayak  patung  HI  jadi nyebutnya HI gitu Senang intonasi  tinggi  dan  terdengar senang dan antusias bercerita P004003 setiap  kali  keluar  rumah  tuh ngasih  lihat  kayak  ini  Que  ini namanya patung HI Senang intonasi  tinggi  dan  terdengar senang dan antusias bercerita P004004 jadi  setiap  kali  di  rumah  begitu baru  masuk  mobil  dia  langsung gini HI HI Senang intonasi  tinggi  dan  terdengar senang dan antusias bercerita P004005 jadi  kayak  oh  kok  dia  beda  ya kayak  setelah  minum  ASI  tuh memang  daya  tahan  tubuhnya kan jadi kuat banget Netral - P004006 kuat  banget  gitu  jarang  sakit <tepuk>  terus  juga  cepat Puas kalimat  menunjukan  emosi tersebut  dan  intonasi  cukup
994 994 994 994 994 0 200 400 600 800 1000 1200 Marah Senang Netral Sedih Puas Jumlah Data Audio Kel as E mo si Sebaran Data Korpus Emosi Setelah SMOTE dan Segmentasi
Nama File Transkrip Label Emosi Keterangan nangkep apa apa tinggi P004007 restoran  <eum>  <tepuk>  jadi kebetulan  memang  restoran tidak  terlalu  jauh  letaknya  dari rumah Netral -
Setelah  SMOTE  diimplementasikan  pada  korpus.  Dilakukan  pengelompokkan  data  menjadi dua kelompok, yaitu data latih dan data uji dengan rasio 75:25. Kemudian, untuk setiap data dilakukan proses segmentasi dengan membaginya menjadi 5 segmen per data audio bertipe wav.

## 2.2 MFCC
Metode  yang  digunakan  untuk  mengekstraksi  fitur  suara  yaitu Mel  Frequency  Ceptral Coeffisient  (MFCC).  MFCC  sangat  baik  dalam  mengekstraksi  fitur  suara  yang merepresentasikan  suara  manusia  maupun  musik  dan  terbukti  sangat  bermanfaat  untuk speech  recognition (Winursito,  dkk.,  2018) .  Pada  penelitian  ini  menggunakan  beberapa variasi  koefisien  MFCC  yaitu  13,  26  dan  39.  Pada  prosesnya,  MFCC  menghasilkan  13 koefisien  MFCC  +  13  delta  koefisien  +  13  delta  delta  koefisien.  Delta  berarti  melakukan penurunan dari 13 koefisien utama. Penambahan delta koefisien dapat meningkatkan akurasi pengenalan suaranya (Aouani & Ayed, 2018) .
Untuk menghitung koefisien MFCC, metode yang digunakan Inverse Fourier Transform (IFT) untuk dimasukkan pada logaritma dari Fast Fourier Transform (FFT). Langkah ini selanjutnya diikuti  dengan  filtering  berdasarkan Mel  Scale (Aouani  &  Ayed,  2018) .  Proses mendapatkan seluruh koefisien MFCC dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses Ekstrasi Koefisien MFCC (Aouani & Ayed, 2018)

## 2.2 Algoritma Boosting
Boosting  merupakan  salah  satu  dari ensemble  decision  tree  yang  bertujuan  untuk meningkatkan  akurasi  dari  beberapa classifier  yang  dikategorikan  sebagai  weak  learner berubah menjadi strong learner. Konsep dari weak learner akan menentukan performa dari strong  learner.  Definisi  dari  weak  learner  merupakan  classifier  yang  akurasinya  berada disekitar  50% (Wu,  dkk.,  2018) .  Alasan  digunakannya weak  learner  untuk menyeimbangkan error rate dari weak learner tersebut. Akibatnya, learning accuracy dapat meningkat  yang  direpresentasikan  oleh strong  learner.  Pada  penelitian  ini,  algoritma boosting  digunakan  sebagai  upaya  meningkatkan  akurasi  yang  menjadi  persoalan  pada penelitian sebelumnya (Kasyidi & Lestari, 2018) .

## Gambar 4. Ensemble Learning (Wu dkk., 2018)
2.3 Convolutional Neural Network. Pada penelitian ini, Convolutional Neural Network (CNN) digunakan untuk mengenali emosi melalui  suara  dengan  membangun  model  CNN.  Hal  ini  melihat  performa  dari  CNN  untuk mengenali  emosi  melalui  suara  menghasilkan  akurasi  yang  cukup  baik  pada  penelitian lain (Abdul  Qayyum,  dkk.,  2019) .  Konfigurasi  yang  digunakan  pada  CNN  ini  yaitu menggunakan Adam  optimizer  dengan  learning  rate  0.0001,  dense  64,  aktivasi menggunakan Rectified  Linear  Unit  (ReLU)  pada  dense  layer,  2D  convolution  layer.  Untuk bagian output layer menggunakan fungsi softmax. Model dilatih sebanyak 30 epochs dengan ukuran batch=32.

## 2.4 Long-Short Term Memory
Model  lain  dibangun  menggunakan Long-Short  Term  Memory  (LSTM).  LSTM  dibangun melalui Recurrent  Neural  Network  (RNN)  dengan  tujuan  menerima  data  sekuensial khususnya  yang  memiliki  domain  waktu  yang  erat  di  mana  keterkaitan  informasi  saat  ini dengan  sebelumnya  tidak  hilang  dan  tetap  terhubung.  Konfigurasi  yang  digunakan  adalah learning rate 0.0001, 256 layer pada dense hidden layer, dan fungsi aktivasi softmax pada output layer. Untuk ukuran batch sebesar 64 dengan 100 epochs pada proses pembangunan model.  Beberapa  konfigurasi  ini  merujuk  pada  penelitian  sebelumnya  dengan  mengganti beberapa  nilai  sebagai  upaya  peningkatan  akurasi  untuk  model  pengenalnya (Atmaja  & Akagi, 2019) .

## 2.5 Skenario Eksperimen
Upaya  untuk  meningkatkan  performansi  dari Speech  Emotion  Recognition  (SER)  dapat dilakukan dengan beberapa cara. Hal tersebut dapat dilihat dari sudut pandang data di mana korpus  yang  dibangun  masih  terdapat  kekurangan,  terutama  dalam  hal  jumlah  data  pada setiap  kelas  emosi.  SER  yang  menggunakan  bahasa Indonesia sepenuhnya  masih  terdapat beberapa  kendala  seperti classifier,  sebaran  data  yang  kurang  baik  dan  konfigurasi- konfigurasi seperti sampling rate dan jumlah koefisien MFCC masih harus diatur dan merujuk ke eksperimen yang telah dilakukan sebelumnya.
Eksperimen  yang  dilakukan  secara  umum  akan  terbagi  berdasarkan  beberapa  aspek  yaitu sampling  data  pada  korpus,  sampling  rate  dan  metode  pemodelan  pengenalan  emosi. Pertama,  dataset  akan  melalui  proses over  sampling  menggunakan  SMOTE.  Kedua, dilakukan eksperimen terhadap beberapa konfigurasi sampling rate yaitu 8000 Hz, 16000 Hz dan  22050  Hz.  Ketiga,  konfigurasi  MFCCs  yang  memiliki  tiga  kelompok  koefisien  yaitu  13

## Peningkatan Kemampuan Pengenalan Emosi Melalui Suara dalam Bahasa Indonesia
MFCC, 26 MFCC dan 39 MFCC. Keempat, pemodelan yang diterapkan menggunakan metode seperti Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN) dengan LSTM dan  boosting  menggunakan Decision  Tree  Learning  (DTL).    Pada  Gambar  5  dapat  dilihat skenario lengkap eksperimen yang akan dilakukan.

## Gambar 5. Bagan Skenario Eksperimen

## 2.6 Hasil Eksperimen
Berikut merupakan hasil eksperimen yang telah dilakukan berdasarkan skenario eksperimen yang telah dijelaskan sebelumnya.

## Tabel 2. Hasil Eksperimen Dari Korpus Setelah SMOTE
Skenario  Koefisien MFCC Sampling Rate Metode Akurasi Train Validation Test 1 13 8000 Hz Boosting 87 % 90 % 55 % 2 13 16000 Hz Boosting 89 % 89 % 52 % 3 13 22050 kHz Boosting 86 % 85 % 63 % 4 26 8000 Hz Boosting 89 % 92 % 54 % 5 26 16000 Hz Boosting 92 % 94 % 52 % 6 26 22050 kHz Boosting 90 % 90 % 65 % 7 39 8000 Hz Boosting 90 % 94 % 50 % 8 39 16000 Hz Boosting 93 % 92 % 61 % 9 39 22050 kHz Boosting 91 % 92 % 63 % 10 13 8000 Hz CNN 41,95 % 41,45 % 37,82 % 11 13 16000 Hz CNN 52,12 % 39,39 % - 12 13 22050 kHz CNN 54,39 % 45,56 % 42,6 % 13 26 8000 Hz CNN 52,48 % 41,23 % 40,74 %
Skenario  Koefisien MFCC Sampling Rate Metode Akurasi Train Validation Test 14 26 16000 Hz CNN 64,70 % 45,89 % 44,96 % 15 26 22050 kHz CNN 71,77 % 48,48 % 47,72 % 16 39 8000 Hz CNN 57,43 % 41,67 % 42,43 % 17 39 16000 Hz CNN 71,28 % 48,59 % 46,33 % 18 39 22050 kHz CNN 78,58 % 47,73 % 49,22 % 19 13 8000 Hz RNN-LSTM 70,68 % 21,65 % 15,01 % 20 13 16000 Hz RNN-LSTM 75,19 % 24,13 % 17,02 % 21 13 22050 kHz RNN-LSTM 73,62 % 25,22 % 21,30 % 22 26 8000 Hz RNN-LSTM 70,14 % 28,14 % 16,43 % 23 26 16000 Hz RNN-LSTM 86,90 % 30,09 % 18,32 % 24 26 22050 kHz RNN-LSTM 87,02 % 27,71 % 21,23 % 25 39 8000 Hz RNN-LSTM 91,67 % 24,57 % 21,31 % 26 39 16000 Hz RNN-LSTM 91,75 % 24,46 % 27,36 % 27 39 22050 kHz RNN-LSTM 90,99 % 26,52 % 23,96 %
Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  telah  dilakukan,  terlihat  bahwa  akurasi  model pengenalan  emosi  melalui  suara  dapat  meningkat  dengan  mengatasi  data imbalance, menentukan sampling  rate  dan  koefisien  MFCC  yang  tepat  serta  metode  machine  learning yang digunakan. Terlihat bahwa LSTM dan CNN tidak terlalu signifikan meningkatkan akurasi dikarenakan  faktor overfitting (Lasiman & Puji  Lestari, 2018) .  Oleh  karena itu,  metode boosting  dipilih  agar  dapat  meningkatkan  akurasi  sehingga  hasilnya  terlihat  menunjukan peningkatan sesuai pada Tabel 2. Peningkatan akurasi tersebut disebabkan oleh kemampuan boosting  yang  dapat  mengatasi  permasalahan  overfitting (Wu,  dkk.,  2018) yang  terjadi pada metode lain yang digunakan pada tahap eksperimen.
Beberapa  pertimbangan  lain  untuk  meningkatkan  akurasi  adalah  menggunakan  koefisien MFCC  yang  lebih  banyak  sesuai  dengan  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya.  Hal  tersebut dilakukan  karena  dapat  meningkatkan  akurasi  pengenalan  emosi (Hadjadji,  dkk.,  2019) (Winursito,  dkk.,  2018) .  Seperti  yang  terlihat  pada  tabel  1,  peningkatan  akurasi berbanding  lurus  dengan  penambahan  koefisien  MFCC.  Pertimbangan  terakhir  adalah dengan  menggunakan  tiga  konfigurasi sampling  rate.  Sampling  rate  dapat  mempengaruhi seberapa baik fitur dapat diekstraksi (Hokking, dkk., 2016) .
Jika  melihat  hasil  eksperimen  pada  beberapa  skenario  seperti  skenario  pertama,  keempat, kelima,  ketujuh  dan  kesembilan  menunjukkan  akurasi  pada  validasi  yang  lebih  tinggi daripada akurasi pelatihan. Hal tersebut dapat terjadi dikarenakan weighted majority voting yang menghasilkan pilihan model yang akurasinya dapat lebih tinggi dari model pelatihannya
(Wu,  dkk.,  2018). Kemudian  hal  tersebut  pula  dapat  dipengaruhi  bias  yang  tinggi  yang mengakibatkan berkurangnya fleksibilitas dan kemampuan belajar dari metode boosting itu sendiri terhadap data pelatihan.

## 3. KESIMPULAN
Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan, upaya peningkatan kemampuan pengenalan emosi melalui suara dalam bahasa Indonesia menghasilkan kenaikan menjadi 65 % daripada penelitian sebelumnya yang menerapkan SMOTE sebagai teknik over sampling (Kasyidi & Lestari, 2018) (Lasiman & Puji Lestari, 2018) . Akurasi tersebut mencakup semua kelas emosi,  dikarenakan  akurasi  tersebut  didapatkan  berdasarkan confusion  matrix  yang merepresentasikan predicted  label.  Peningkatan  tersebut  didapatkan  dari  penentuan konfigurasi  lain  pada sampling rate, penambahan koefisien MFCC dan penerapan  boosting. Meskipun  begitu,  permasalahan overfitting masih terjadi, sehingga diperlukan strategi lain. Hal ini akan ditangani kedepannya.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdul  Qayyum,  A.  B.,  Arefeen,  A.,  &  Shahnaz,  C.  (2019).  Convolutional  Neural  Network (CNN)  Based  Speech-Emotion  Recognition. 2019  IEEE  International  Conference  on Signal Processing, Information, Communication Systems (SPICSCON), (pp. 122–125). https://doi.org/10.1109/SPICSCON48833.2019.9065172
Aouani,  H.,  &  Ayed,  Y.  B.  (2018).  Emotion  recognition  in  speech  using  MFCC  with  SVM,
DSVM  and  auto-encoder. 2018  4th  International  Conference  on  Advanced Technologies  for  Signal  and  Image  Processing  (ATSIP),  (pp.  1–5). https://doi.org/10.1109/ATSIP.2018.8364518
Atmaja, B. T., & Akagi, M. (2019). Speech Emotion Recognition Based on Speech Segment Using LSTM with Attention Model. 2019 IEEE International Conference on Signals and Systems (ICSigSys), (pp. 40–44). https://doi.org/10.1109/ICSIGSYS.2019.8811080
Ekman,  P.  (1992).  An  Argument  for  Basic  Emotions. Cognition  and  Emotion,  6(3–4),  169– 200. https://doi.org/10.1080/02699939208411068
Hadjadji, I., Falek, L., Demri, L., & Teffahi, H. (2019). Emotion recognition in Arabic speech. 2019 International Conference on Advanced Electrical Engineering (ICAEE), (pp. 1– 5). https://doi.org/10.1109/ICAEE47123.2019.9014809
Hokking, R., Woraratpanya, K., & Kuroki, Y. (2016). Speech recognition of different sampling rates  using  fractal  code  descriptor. 2016  13th  International  Joint  Conference  on Computer Science and Software Engineering (JCSSE), (pp. 1–5). https://doi.org/10.1109/JCSSE.2016.7748895
Jurafsky,  D.,  &  Martin,  J.  H.  (2013). Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics and Speech Recognition, 2/E. (Second). Pearson Education.
Kasyidi,  F.,  &  Lestari,  D.  P.  (2018).  Identification  of  four  class  emotion  from  Indonesian spoken language using acoustic and lexical features. Journal of Physics: Conference Series, 971, 012048. https://doi.org/10.1088/1742-6596/971/1/012048
Lasiman,  J.  J.,  &  Puji  Lestari,  D.  (2018).  Speech  Emotion  Recognition  for  Indonesian Language  Using  Long  Short-Term  Memory. 2018  International  Conference  on Computer,  Control,  Informatics  and  its  Applications  (IC3INA),  (pp.  40–43). https://doi.org/10.1109/IC3INA.2018.8629525
Lubis, N., Lestari, D., Purwarianti, A., Sakti, S., & Nakamura, S. (2014). Emotion recognition on  Indonesian  television  talk  shows. 2014  IEEE  Spoken  Language  Technology Workshop (SLT), (pp. 466–471). https://doi.org/10.1109/SLT.2014.7078619
Rathpisey, H., & Adji, T. B. (2019). Handling Imbalance Issue in Hate Speech Classification using  Sampling-based  Methods. 2019  5th  International  Conference  on  Science  in Information Technology (ICSITech), (pp. 193–198). https://doi.org/10.1109/ICSITech46713.2019.8987500
Russell,  J.  A.  (2003).  Core  affect  and  the  psychological  construction  of  emotion.
Psychological Review, 110(1),
145–172. https://doi.org/10.1037/0033- 295x.110.1.145
Sarakit,  P.,  Theeramunkong,  T.,  &  Haruechaiyasak,  C.  (2015).  Improving  emotion classification  in  imbalanced  YouTube  dataset  using  SMOTE  algorithm. 2015  2nd International  Conference  on  Advanced  Informatics:  Concepts,  Theory  and Applications (ICAICTA), (pp. 1–5). https://doi.org/10.1109/ICAICTA.2015.7335373
Tarunika, K., Pradeeba, R. B., & Aruna, P. (2018). Applying Machine Learning Techniques for Speech  Emotion  Recognition. 2018  9th  International  Conference  on  Computing, Communication and Networking Technologies (ICCCNT), (pp. 1–5). https://doi.org/10.1109/ICCCNT.2018.8494104
Tzirakis,  P.,  Zhang,  J.,  &  Schuller,  B.  W.  (2018).  End-to-End  Speech  Emotion  Recognition Using  Deep  Neural  Networks. 2018  IEEE  International  Conference  on  Acoustics,
Speech and Signal Processing (ICASSP), (pp. 5089–5093). https://doi.org/10.1109/ICASSP.2018.8462677
Umamaheswari,  J.,  &  Akila,  A.  (2019).  An  Enhanced  Human  Speech  Emotion  Recognition Using Hybrid of PRNN and KNN. 2019 International Conference on Machine Learning,

## Peningkatan Kemampuan Pengenalan Emosi Melalui Suara dalam Bahasa Indonesia
Big  Data,  Cloud  and  Parallel  Computing  (COMITCon),  (pp.  177–183). https://doi.org/10.1109/COMITCon.2019.8862221
Winursito,  A.,  Hidayat,  R.,  &  Bejo,  A.  (2018).  Improvement  of  MFCC  feature  extraction accuracy using PCA in Indonesian speech recognition. 2018 International Conference on  Information  and  Communications  Technology  (ICOIACT),  (pp.  379–383). https://doi.org/10.1109/ICOIACT.2018.8350748
Wu, Y., Mao, J., & Li, W. (2018). Predication of Futures Market by Using Boosting Algorithm.
2018  International  Conference  on  Wireless  Communications,  Signal  Processing  and Networking (WiSPNET), (pp. 1–4). https://doi.org/10.1109/WiSPNET.2018.8538586