<![CDATA[Stres merupakan suatu reaksi tubuh ketika mengalami suatu tekanan atau beban tertentu, baik itu dari situasi eksternal maupun internal. Masalah ini semakin meluas karena stres dapat memicu gangguan mental seperti kecemasan dan depresi. Selain gangguan mental, stres juga dapat menyerang penyakit fisik termasuk penyakit jantung dan penyakit lainnya. Pada lingkungan masyarakat sendiri masih tergolong rendah tentang kesadaran terhadap gejala stres tersebut. Banyak orang yang kesulitan dalam mengenali gejala dari stres bahkan cenderung mengabaikannya. Oleh karena itu, diperlukan sebuah teknologi yang mudah digunakan untuk mengenali stres pembicara. Pada penelitian ini akan membuat sebuah sistem yang dapat mengenali stres pembicara menggunakan ekstraksi fitur WFCC (Waveletbased Frequency Cepstral Coefficients), yang mana metode ini akan mengganti transformasi FFT dengan transformasi Wavelet yang memiliki keunggulan dalam menangkap perubahan sinyal audio pada berbagai skala waktu dan frekuensi. Sedangkan untuk metode klasifikasinya pada penelitian ini menggunakan CNN (Convolutional Neural Network). Penelitian ini menggunakan aplikasi Android sebagai perangkat yang digunakan agar mempermudah pengguna dalam mengakses sistem yang dibuat. Sistem ini berhasil mendapatkan akurasi 87.20% yang telah memenuhi kriteria yang telah ditentukan pada tahap perancangan.]]>
Copyrights © 2024
