<![CDATA[Manusia tidak dapat dipisahkan dari perasaan dan emosi, yang mencerminkan reaksi seseorang terhadap berbagai hal di sekitar. Enam emosi dasar terbagi menjadi ketakutan, amarah, kebahagiaan, kesedihan, rasa jijik, dan perasaan kaget. Emosi jijik, khususnya, berperan penting dalam kesehatan mental. Oleh karena itu, dalam proyek skripsi ini dilakukan pembuatan sebuah alat yang dapatmengidentifikasi emosi jijik dengan tiga tingkat intensitas berupa boredom (rendah), disgust (sedang), dan loathing (tinggi), berdasarkan model Plutchik's wheel of emotions. Alat ini dirancang menggunakan metode yang diusulkan menggunakan transformasi fractional pada fitur Mel frequency cepstral coefficients (MFCC) dan aplikasi Fractional Fourier Transform (FrFT), yangmeningkatkan akurasi identifikasi ucapan. Selain itu, penelitian ini menerapkan Random Forest Classifier (RFC) untuk klasifikasi tingkat emosi jijik. Pada penelitian ini metode ekstraksi fitur dengan menggunakan FrFCC dan klasifikasi RFC memiliki tingkat akurasi rendah sebesar 40 %, dimana terdapat 2 faktor utama yang dapat mempengaruhi rendahnya akurasi yaitu besarnya variable derajat yang digunakan dalam perhitungan FrFT dan adanya overfitting dalam pelatihan data yang menyebabkan gagal men-generalisasi data baru atau data tidak terlihat. ]]>
Copyrights © 2024
